由于工作需要，最近需要用到一种数字滤波算法，经过与高手的交流，研究了高斯滤波算法和卡尔曼滤波算法；后来还是选择卡尔曼算法；因为他的思想比较简单，也是比较稳定的；他可以不断校正，不断更新；但是有一定的弊端；比如我们在测量之前还要测量一些数据作为他的Q因子（即过程激励方差）和R因子；由于工作需要，最近需要用到一种数字滤波算法，经过与高手的交流，研究了高斯滤波算法和卡尔曼滤波算
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卡尔曼滤波算法
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