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100种算法【Python版】第58篇——滤波算法之卡尔曼滤波

本文目录

  • 1 算法步骤
  • 2 算法示例
    • 2.1 示例描述
    • 2.2 python代码
  • 3 算法应用:二维运动目标跟踪问题

滤波算法是用于从信号中提取有用信息、去除噪声或估计系统状态的技术。在时间序列分析、信号处理和控制系统中,滤波算法起着关键作用。

1 算法步骤

卡尔曼滤波(Kalman Filter)的基本思想是利用系统的动态模型和观测模型,通过对当前状态的预测和更新,逐步逼近真实状态。其过程可以分为两个主要步骤:预测和更新。

(1)状态方程和观测方程

状态方程

在卡尔曼滤波中,系统通常用以下两个方程描述:
x k = F k x

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