卡尔曼滤波算法（包含详尽推导）.ppt

简介：
本PPT详细介绍了卡尔曼滤波算法的工作原理及其数学推导过程，适用于对状态估计和信号处理感兴趣的读者深入学习。 卡尔曼滤波算法（包含详细推导）的PPT讨论了一个离散时间动态系统的表示方法。该系统由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同定义。 过程方程如下所示： \[ x(n+1) = F(n+1,n)x(n) + w(n) \] 其中，\( M 1 \)维向量 \( x(n) \) 表示系统在离散时间 \( n \) 的状态向量，它是不可观测的；矩阵 \( F(n+1, n) \) 是状态转移矩阵，描述了动态系统从时间 \( n \) 到时间 \( n + 1 \) 状态之间的变化。而 \( M 1 \) 维向量 \( w(n) \) 表示过程噪声向量，它描述了状态转移中的加性噪声或误差。