卡尔曼滤波方程组的深刻理解有哪些( 四 )
这就是卡尔曼滤波，和我们见到的不太一样。数学上是等价的。学过RLS算法不难计算3式的递推形式。
我的这篇文章最后给出了变形后的式子：佐理慧：浅谈卡尔曼滤波
至少我看来，最小二乘法解释卡尔曼滤波足以，而且非常非常充分。
■网友
--“filtering is weighting”待更
■网友
自认为还算理解深刻的来回答一下。对于标准的卡尔曼滤波来说，它的增益是可以离线计算的。但是，标准的卡尔曼滤波只能用在线性系统中。对于非线性系统而言，我们用的其实是各种扩展的卡尔曼滤波，此时的增益只能在线计算。至于公式的推导，我建议看用贝叶斯公式推导的版本。
■网友
呃，我觉得深刻理解的地方在于噪声矩阵的设置
■网友
能推导。能设置好的噪声矩阵
■网友
理解到最后发现：其实主要还是调参。
■网友
【卡尔曼滤波方程组的深刻理解有哪些】 卡尔曼滤波是基于最小方差的随机变量最优估计递推方法，其根本的原理就是递推地融合系统状态变量随机特性与观测变量随机特性，给出最优估计值。
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