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卡尔曼滤波是一种用于动态系统中状态估计的递归算法,尤其适合处理带有噪声的一维数据流。它的核心思想是通过结合预测值和实际观测值,逐步修正对真实状态的估计。
对一维数据应用卡尔曼滤波时,通常需要定义两个关键参数:过程噪声(Q)和观测噪声(R)。过程噪声反映了模型预测的不确定性,而观测噪声表示测量误差。调整这两个参数直接影响滤波结果的平滑度和响应速度。较大的Q会使滤波结果更依赖新数据,适合追踪快速变化;较大的R则会信任模型预测,适合抑制高频噪声。
实际应用中,可以先通过数据特性设定初始参数,再观察输出曲线是否过平滑(可能R过大)或跟踪滞后(可能Q过小),逐步微调至理想效果。卡尔曼滤波的优势在于其计算高效性和在线处理能力,适合实时数据流场景。