卡尔曼滤波算法的好处

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卡尔曼滤波能对系统下一步的走向做出有根据的预测,即使伴随着各种干扰,卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的,它具有占用内存小的优点(除了前一个状态量外,不需要保留其它历史数据),并且速度很快,很适合应用于实时问题和嵌入式系统。

卡尔曼滤波是一种有效的递归算法,用于估计动态系统的状态,即使在存在测量和过程噪声的情况下也是如此。它的优点包括递归性、鲁棒性、最优性、适应性和线性化,而缺点则包括高计算成本、灵敏性和低维适用性