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对于卡尔曼滤波的理解
说到底，滤波，数据融合什么的就是一个数据修正，那么，如果我使用数字滤波器，将传感器的数据进行效果比较好的滤波，那么是否可以抛弃卡尔曼滤波呢？在一个合适的时间，用加速度和磁传感器数值，修正当前姿态，然后继续使用陀螺仪确定当前姿态，是否可以达到相同的效果？ 论坛上问了问题以后，有童鞋告诉我可以找一下：互补滤波器 在我的理解中互补滤波中的高通是抑制陀螺漂移，低通是消除加速度计的干扰 现在有了一个新的疑惑是：是否需要对传感器数据进行预处理，消除抖动与干扰后再利用卡尔曼和互补等方法滤波融合数据么？ 找到了一个效果对比 这个视频对比了互补滤波，卡尔曼，扩展卡尔曼的效果 左边绿色的是互补，中间红色是卡尔曼，蓝色的是扩展卡尔曼 最后结论是 互补【相应速度】没有卡尔曼快 扩展卡尔曼比卡尔曼【稳定，抖动小】 附上一个C语言版本的卡尔曼滤波，有兴趣的童鞋可以一起玩一下 
卡尔曼C语言算法.rar
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