这是ARMA模型转换为状态方程的PPT，希望对大家有帮助

可对任意一个数据进行卡尔曼滤波（本例是对超声波数据进行滤波）

Detection and Recognition of Moving Video Objects Kalman Filtering with Deep Learning

卡尔曼滤波视频去噪 Kalman filtering of patches for frame-recursive video denoising

Probabilistic video stabilization using Kalman filtering and mosaicking

Moving Object Detection and Segmentation using Background Subtraction by Kalman Filter

利用Kalman滤波理论对航天器姿态角速度进行瞬时估计

C++代码实现对飞机位置的滤波，状态空间有px,py,vx,vy。具体的参考我的博客：https://blog.csdn.net/O_MMMM_O/article/details/106078679

单级旋转倒立摆LQR稳定控制下基于kalman滤波去噪

卡尔曼自定义应用matlab代码使用卡尔曼滤波器进行对象跟踪 使用卡尔曼滤波器算法跟踪和分析二维空间（视频）上的移动对象。 1. 简介 对象跟踪是一个复杂的领域，在过去的几十年中取得了显着的发展。 它是在大量实际应用中实现的计算机视觉的一个分支，例如监视、机器人导航、人机交互等。它的主要目标是自动化任何给定的操作，并通过取代工作人员来减少人力用计算机处理和分析数字图像或视频以收集（或使用“收集”）所需的信息。 该项目的目的是通过使用 MATLAB 实现卡尔曼滤波器算法逻辑，逐帧定位、跟踪和分析视频上显示的对象。 分析过程是指通过算法中某些参数（例如噪声）的变化来减少评估结果的误差，以实现算法对实际值的更好跟踪。 1.1 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波是一种经典的状态估计技术，广泛应用于各种应用领域，如信号处理和车辆自主控制。 [1] 该算法使用系统先前时间间隔的测量变量来预测未确定变量的估计值。 与具有复杂结构和计算的其他过滤算法相比，该算法简单且计算成本低。 在视频或 2D 空间中跟踪对象位置需要确定位置坐标（在我们的案例中，x 和 y 为二维）。 因此，状态可以表示为 其中 x 和 y