一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型，N>0， 是希望得到的输出，而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差，维纳预测器和维纳滤波器比较类似， 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

一阶卡尔曼滤波python实现——已封装

卡尔曼滤波matlab程序，主要是采用kalman滤波器进行滤波。

6轴加速度传感器LMS6DS3TR_C驱动程序，里面包含两种算法，计算姿态角，利用四轴上位机工具协议可发送数据显示状态。

包括传感器校准、电子落班方位角计算、卡尔曼滤波

针对嵌入式大气数据系统高空飞行精度低、跨大气层易失效等问题,提出一种融合惯导与飞控系统信息的 飞行大气全参数估计算法.基于飞行器气动模型及动力学方程,建立惯导信息与大气参数之间的函数 关系,进而利用扩展卡尔曼滤波实现大气参数的实时精确估计.仿真结果表明,该方法具有较高的 精度、良好的稳定性和鲁棒性,而且可以提高大气数据系统的测量范围和可靠性,能够适用于全 飞行包线下攻角、侧滑角、真空速的测量.

使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验： 与反向传播的比较： generate_comparison.py 精度阈值的影响： varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换： varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数，这些参数确定数据集，模型体系结构和ENKF超参数。 例如： python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令，将使用指定的学习超参数，将波士顿房屋

由 Ian T. Nabney 编写的流行机器学习库“NetLab”的附加组件。 库为 NetLab 实现卡尔曼滤波器训练算法。

在Matlab里面，描述的卡尔曼滤波。清楚的描述了卡尔曼滤波的表达试