
卡尔曼滤波算法是什么?
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卡尔曼滤波是一个滤波算法,应用非常广泛,它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法,卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中,以最小均方误差为目的而推导出的几个递推数学等式。
卡尔曼过程中要用到的概念。即什么是协方差,它有什么含义,以及什么叫最小均方误差估计,什么是多元高斯分布。如果对这些有了了解,可以跳过,直接到下面的分割线。
均方误差:
它是"误差"的平方的期望值(误差就是每个估计值与真实值的差),也就是多个样本的时候,均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。
方差:
方差是描述随机变量的离散程度,是变量离期望值的距离。
注意:
两者概念上稍有差别,当你的样本期望值就是真实值时,两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实值之间的误差平方期望值最小。

2024-10-17 广告
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