简介：卡尔曼滤波是利用线性系统的状态方程，最后输入输出观测数据，获得最优解的算法。但是在观测过程中可能会有一些干扰，甚至最优结果也会有误差。以下是对卡尔曼滤波的详细理解。
卡尔曼滤波的具体原理
卡尔曼滤波器是斯坦利施密特正式发现的。当时他在NASA艾姆斯研究中心，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用。后来根据研究，他终于发表了相关论文。
所谓的数据滤波是一种特殊的方法，可以成功地去除噪声，恢复真实数据。当测量方差已知时，这种特殊的滤波可以更好地估计动态系统。
卡尔曼滤波的完整体现
要知道传统的滤波方法只有在信号和噪声的频带不同时才能实现。卡尔曼滤波是一种相对较新的预测方法，比以前的方法更有效。
这一理论在时域表达，主要是基于线性系统的状态空间，最终可以得到系统状态的最优估计。最后，你可以成功地理解完整的行为。
卡尔曼滤波不要求信号和噪声都稳定。只要有一定的假设，对含噪信号进行处理，就可以得到误差最小的估计结果，比以前简单方便得多，因此得到了极大的认可。
自卡尔曼滤波器正式推出以来，已在通信系统、电力系统、航空航天等多个领域得到应用，并最终取得了很多成果。
结论：卡尔曼滤波在特定领域有用，但需要注意的是，它只是一种方便的算法，可以在很多相关领域进行计算。