本例为AR（1）过程的Kalman滤波估计，方法简单，结果比较准确。...

资 源 简 介

本例为AR（1）过程的Kalman滤波估计，方法简单，结果比较准确。...

详 情 说 明

Kalman滤波在AR(1)过程估计中的应用是一种经典的时间序列分析方法。对于一阶自回归过程（AR(1)），Kalman滤波提供了一种递归解决方案，能够有效地跟踪和预测系统状态。这种方法通过最小化估计误差的协方差来获得最优估计结果，特别适合处理包含观测噪声的动态系统。在AR(1)模型中，当前状态只与前一个时间点的状态相关，这种简单结构使得Kalman滤波的实现既高效又准确。典型的应用场景包括信号处理、经济预测和工程控制系统等领域。