什么是卡尔曼滤波？
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卡尔曼滤波（KalmanFiltering）是一种用于估计和预测线性动态系统状态的算法。它以最小均方误差为准则，通过利用先验估计和新的观测值来递归地更新状态估计。卡尔曼滤波适用于实时处理和计算机运算，
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于估计和预测线性动态系统状态的算法。它以最小均方误差为准则，通过利用先验估计和新的观测值来递归地更新状态估计。卡尔曼滤波适用于实时处理和计算机运算，并且不需要存储历史数据。它的基本思想是采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前的观测值来推导出当前时刻的估计值。卡尔曼滤波是维纳滤波理论的一种应用，通过引入状态空间模型和递推估计算法，克服了维纳滤波需要无限过去数据的缺点，使其适用于实时处理。
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