卡尔曼滤波（最容易理解的讲解）

  我认为，卡尔曼滤波就是把统计学应用到了滤波算法上。 算法的核心思想是：根据当前的仪器“测量值”和上一刻的“预测量”和“误差”，计算得到当前的最优值，在预测下一刻的值。 里面比较突出的观点是：把误差纳入计算，而且分为预测误差和测量误差两种，通称为噪声。还有一个非常大的特点：误差独立存在，始终不受测量数据的影响。   以上有助于理解：   但是以上有会发现数值“23”没有明确的指出，是指的那个时刻

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