项目应用中的卡尔曼滤波

卡尔曼滤波器可以从数据序列中排除干扰噪声，使用卡尔曼滤波器可以从不完整的信息给出一个不断变化中复杂系统的最优估计。

我们把某种网络抽象为一个电阻，现在我们要用传感器（当然不是简单的万用表欧姆档测电阻哈）测量该电阻的阻抗。根据经验判断，如果测量的频率不变的话，阻抗应该是不变的。所以我们认为，下一分钟的阻抗应该是等于现在的阻抗的。但是我们的经验可能不是百分之百准确，阻抗可能会由于环境温度啊什么其他的原因而稍有偏差，我们把这样的偏差看成高斯白噪声，意味着这些偏差跟前后时间没有关系并且符合高斯分布。