卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。
应用实例
卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题.
比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑).
命名
这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名. 虽然Peter Swerling实际上更早提出了一种类似的算法.
斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表.
目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外,还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.
什么是kalman滤波器?
卡尔曼(kalman)滤波卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视...
什么是卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolph E. Kalman）命名，但是根据文献可知实际上Peter Swe...
如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器?
卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。
卡尔曼滤波器(Kalman filter)的具体用法
卡尔曼滤波器是一种基于线性系统状态方程的算法，旨在通过对系统输入输出观测数据的分析，实现系统状态的最优估计。这种算法在工业项目中，尤其是在车速和车加速度的测量中，有着广泛的应用。卡尔曼滤波器的基本操作分为预测和更新两个阶段。在预测阶段，滤波器根据上一状态的估计值来预测当前状态。而在更...
卡尔曼滤波通俗解释
卡尔曼滤波器，一个被誉为"最优化自回归数据处理算法"的神奇工具，它的应用范围极其广泛，已超过30年，涵盖了机器人导航、控制系统、传感器数据融合，甚至军事雷达和导弹追踪等领域。近年来，它在计算机图像处理方面也大放异彩，如头脸识别、图像分割和边缘检测等。为了理解它，我们将不再依赖繁杂的数学...
卡尔曼滤波与IIR滤波区别
- IIR滤波是一种数字滤波器，通过对输入信号进行加权平均来得到输出信号。它基于滤波器的差分方程，根据过去和当前输入输出值的线性组合来计算输出值。与FIR滤波器相比，IIR滤波器具有更少的延迟和更高的频域选择性。2. 系统响应： - 卡尔曼滤波对于连续时间的线性系统具有最优估计的性质，可以实现对系统...
一文轻松搞懂卡尔曼滤波(Kalman Filter)
卡尔曼滤波是一种递归算法，它在时刻k对z进行测量时，通过公式[公式]更新估计值。随着观测数据增多，测量值的影响力逐渐减弱，而依赖于先前估计值的系数[公式]则逐渐增强。核心公式是[公式]，描述了当前估计值如何结合新的观测值和上一时刻的估计。滤波过程涉及两种误差：估计误差[公式]和测量误差[公式]...
卡尔曼滤波的详细原理
卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法...
卡尔曼滤波器 KalmanFilter
在处理各种信号处理问题时，一种常用的工具是卡尔曼滤波器（KalmanFilter）。它巧妙地利用了一个基本假设，即噪声在实际应用中通常遵循正态分布的特性，有效地进行噪声的削弱和信号的精确估计。在卡尔曼滤波器的运作中，有两个关键参数不可或缺：首先，R（均方误差协方差矩阵）的值为0.0003，这个参数决定...
卡尔曼滤波的通俗解释
简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识...
