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卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了,很多大佬说的很棒,这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新(Predict): 预测状态量: x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵: P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新(Correct): 最优估计状态量: x~(t)=x^
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- 虚伪的小白2023-07-29这个文件对卡尔曼滤波原理进行了详细阐述,帮助我快速上手应用。
- 恽磊2023-07-29文件提供的例题让我对卡尔曼滤波的原理有了更深刻的理解,值得推荐。
- MurcielagoS2023-07-29这个文件以简洁的代码帮助我理解了卡尔曼滤波和状态估计,非常实用。
- 135720250902023-07-29通过这篇文件,我学会了如何在实践中应用卡尔曼滤波解决状态估计问题。
- 开眼旅行精选2023-07-29这篇文件使用Python实现了卡尔曼滤波和状态估计,代码简洁清晰,易于理解。
weixin_38742656
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