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卡爾曼濾波(Kalman filtering)是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據,對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響,所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。數(shù)據濾波是去除噪聲還原真實數(shù)據的一種數(shù)據處理技術,Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據中,估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。由于它便于計算機編程實現(xiàn),并能夠對現(xiàn)場采集的數(shù)據進行實時的更新和處理,Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法,在通信,導航,制導與控制等多領域得到了較好的應用。
卡爾曼濾波(Kalman filtering)是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據,對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響,所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。數(shù)據濾波是去除噪聲還原真實數(shù)據的一種數(shù)據處理技術,Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據中,估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。由于它便于計算機編程實現(xiàn),并能夠對現(xiàn)場采集的數(shù)據進行實時的更新和處理,Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法,在通信,導航,制導與控制等多領域得到了較好的應用。收起
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3.4.8-識別形狀+顏色+最小變化閾值+增加最大變化閾值+卡爾曼濾波與運動估計 STM32串口通信