卡尔曼滤波基本动态系统

使用 卡尔曼滤波 进行估计的基本动态系统，即卡尔曼滤波适用的问题场景。

缘由

[!note] 记录为什么有这个概念/想法/事实/观点，属于 why 的部分

说明

[!维基百科] 卡尔曼滤波的基本动态系统可以用一个马尔可夫链表示，该马尔可夫链建立在一个被高斯噪声（即正态分布的噪声）干扰的线性算子上的。系统的状态可以用一个元素为实数的向量表示。随着离散时间的每一个增加，这个线性算子就会作用在当前状态上，产生一个新的状态，并也会带入一些噪声，同时系统的一些已知的控制器的控制信息也会被加入。同时，另一个受噪声干扰的线性算子产生出这些隐含状态的可见输出。

实例

[!note] 记录概念的应用实例，属于 how 的部分

类比

[!note] 记录与该概念类似的概念，属于 how 的部分

对比

[!note] 记录与该概念进行对比的概念，属于 how 的部分

效果

[!note] 记录该概念如何解决实际问题，属于 how good 的部分

备注

• 维基百科 - 卡尔曼滤波