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卡尔曼滤波器是最优化的（Optimal）、递归的（Recursive）、数字处理的（Data Processing）算法（Algorithm）。卡尔曼滤波器更像是观测器，而不是一般意义上的滤波器，应用广泛，尤其是在导航中，它的广泛应用是因为生活中存在大量的不确定性。
当描述一个系统的不确定性时，主要体现在三个方面：①不存在完美的数学模型；②系统的扰动不可控，也很难建模；③测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-456543.html
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目录 一、说明 二、它是什么？ 2.1 我们可以用卡尔曼滤波器做什么？ 2.2 卡尔曼滤波器如何看待您的问题
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卡尔曼滤波器(Kalman filter)是一种高效的递归滤波器, 能够从一系列包含噪音的测量值中估计动态系统的状态. 因为不需要存储历史状态, 没有复杂计算, 非常适合在资源有限的嵌入式系统中使用. 常用于飞行器的导引, 导航及控制, 机械和金融中的时间序列分析, 轨迹最佳化等. 卡
目录 一：卡尔曼滤波器的信号模型[1-2] 二：其他方程及变量介绍 三：卡尔曼滤波器递推公式 四：matlab仿真[3] 参考文献： 引言：在进行一些信号处理的过程中，我们通常会采集到一些数据，但是实际测量到的数据是受到噪声干扰了之后的，故与真实的数据有一些偏差。因此
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本文主要介绍一种特殊正交群 SO(3) text{SO(3)} SO(3) 上的 ESKF(Error State Kalman Filter, 误差卡尔曼滤波器) （有时也叫做 流形上的ESKF ）推导过程。 在现代的大多数 IMU 系统中，人们往往使用 误差状态卡尔曼滤波器（Error State Kalman Filter, ESKF） ，而非 原始状态的卡尔曼滤波器 。大部
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一般来说，我们希望我们的生活是线性的，就像这条线，这可能表示成功、收入或者幸福。但实际上，生活并不是线性的，它充满了起伏，有时甚至更复杂。 如果您是工程师，您经常会需要处理非线性系统，为了帮助您，我们将讨论非线性状态估算器
AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。该函数将以下内容作为输入： · 电流(A) · 电压(V) · 温度(℃) 该函数的输出为： · 估计SOC · 估计电压Vt · 电压Vt误差 加载电池模型参数以及不
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