卡尔曼滤波详解 📈🔍

在现代科技飞速发展的今天，卡尔曼滤波器作为一项强大的工具，在许多领域中发挥着不可替代的作用。它是一种高效的递归算法，能够从一系列包含噪声的测量值中估计系统的状态。🌈

卡尔曼滤波器主要由两部分组成：预测阶段和更新阶段。在预测阶段，滤波器基于上一时刻的状态来预测当前时刻的状态；而在更新阶段，则利用新的观测数据对预测结果进行修正，从而得到更准确的状态估计。🛠️

卡尔曼滤波器之所以强大，是因为它不仅适用于线性系统，还能通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等方法处理非线性问题。🤖

总之，卡尔曼滤波器是一种非常有用的技术，无论是在导航系统、机器人技术还是信号处理等领域都有着广泛的应用。🌟

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