卡尔曼滤波原理（简单易懂） 过程方程： X(k+1)=AX(k)+BU(k)+W(k)>>>>式1 量测方程： Z(k+1)=HX（k+1）+V(k+1)>>>>式2

用EKF算法进行仿真，模拟了PMSM的电机动态数据，取得良好效果

MPU6050是我们常用的六轴空间位置处理芯片，次文档使用卡尔曼滤波的方式使数据更加的准确

卡尔曼滤波程序，简单的温度推导程序，更容易的理解卡尔曼滤波器公式的工作原理。

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EEKF - 嵌入式扩展卡尔曼滤波器 该项目在 C 中实现了一个扩展卡尔曼滤波器，用于嵌入式应用程序。 主要特点是： 小实现 使用回调进行状态转换和测量预测功能的简单 C 接口 可用于非线性（扩展）和线性卡尔曼滤波器情况 没有动态内存分配 专用最小矩阵计算模块 使用 Cholesky 分解的高效滤波器计算 分离的预测和校正步骤 输入和测量维度允许在步骤之间改变 什么是卡尔曼滤波器？ 使用卡尔曼滤波器，可以通过仅测量可见输出来估计过程/系统的内部隐藏状态。 这广泛用于惯性测量单元 (IMU)，以进行传感器融合或航位侦察。 只要没有测量可用，过滤器就会预测系统的当前状态。 一旦测量可用，它将更新估计值。 这称为预测和校正步骤。 有关更多信息，请参阅 。 那么什么是扩展卡尔曼滤波器？ 在线性滤波器的情况下，从一个时间步到下一个时间步的状态是线性相关的。 这意味着它们存在一个表达这一点的常量

该文档详细分析了，动态定位的卡尔曼滤波的应用和研究

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用。看完之后你一定会大彻大悟！文字结合图片，讲解了通俗的讲解了卡尔曼的五大核心公式。

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用无迹卡尔曼滤波算法对电机转速进行控制，相较传统PI控制超调量小