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卡尔曼滤波器分类及基本公式
资料介绍
卡尔曼滤波理论作为最优估计的一种，它的创立是科学技术和社会需要发展到一定程度的必然结果。在1795年，高斯为测定行星运动轨道而提出最小二乘估计法。为了解决火力控制系统精度跟踪问题，维纳于1942年提出了维纳滤波理论，利用有用信号和千扰信号的功率谱确定线性滤波器的频率特性，首次将数理统计理论与线性理论有机的联系在一起，形成了对随机信号做平滑、估计或者预测的最优估计新理论。但是采用频域设计法是造成维纳滤波器设计困难的根本原因。于是，人们逐渐转向寻求在时域内直接设计最优滤波器的方法，而卡尔受研究的卡尔曼滤波理论很好的解决了这个问题
简单的说，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）”。从形式上，卡尔曼滤波器是5条公式。
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了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。而近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别、图像分割、图像边缘检测等等。
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