卡尔曼与贝叶斯 Python版本 本书教你如何解决这些过滤噪声问题，设计滤波器。 使用了许多不同的算法，但它们都基于贝叶斯概率。 简单来说，贝叶斯概率根据过去的信息确定可能是真实的。

卡尔曼滤波python代码，直接能用，方便

卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了，很多大佬说的很棒，这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新（Predict): 预测状态量： x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵： P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新（Correct）: 最优估计状态量： x~(t)=x^

使用python调试的卡尔曼滤波车辆跟踪简单案例，自带20多m的caffe模型，精度速度都不错，经调试可使用，有需要的可以下载。

python的卡尔曼滤波编程实现，打包成一个类，使用的时候可以直接调用，非常方便简单，所有的参数都可调，注释也很清晰