KalmanFilter:Simulink 中的卡尔曼滤波器，便于理解。-matlab开发
尽管在阅读了一些论文和书籍后，卡尔曼滤波器的特性有据可查且易于理解，但我很难完全理解信息流。 其主要原因是区分预测值和测量值以及未来值和过去值的混淆符号。 因此我做了一个小的 Simulink 模型，它应该有助于解释信息流和理解卡尔曼滤波的方程。
参考： https://www.kalmanfilter.net/default.aspx [2020] Reiner Marchthaler 和 Sebastian Dingler 的“卡尔曼滤波器”。 Springer Fachmedien 威斯巴登
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