Covariance 协方差
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引自维基百科
在 概率论 和 统计学 中，协方差（Covariance）用于衡量两个随机变量的联合变化程度。如果变量 X 的较大值主要与另一个变量 Y 的较大值相对应，而两者的较小值也相对应，则可以说，两个变量倾向于表现出相似的行为，协方差为正。在相反的情况下，当一个变量的较大值主要对应于另一个变量的较小值时，则两变量倾向于表现出相反的行为，协方差为负。也就是说，协方差的正负符号显示着两变量的 相关性。协方差的数值大小因取决于变量的大小，所以不容易解释。不过，正态形式的协方差大小可以显示两变量线性关系的强弱，可见 皮尔逊积矩相关系数。
方差 是协方差的一种特殊情况，即变量与自身的协方差。
#待整理笔记
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Kalman filter 卡尔曼滤波
[!维基百科]
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效率的 递归滤波器（自回归 滤波器），它能够从一系列的不完全及包含 杂讯 的 测量 中，估计 动态系统 的状态。
到头儿啦~