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卡尔曼滤波算法简介及多传感数据融合处理(PPT干货)

     卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。

     卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。 

       数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中,估计动态系统的状态. 由于,它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。


     TüV标志是德国TüV专为元器件产品定制的一个安全认证标志,在德国和欧洲得到广泛的接受。同时企业可以在申请TüV标志时,合并申请CB证书,由此通过转换而取得其他国家的证书。而且,在产品通过认证后,德国TüV会向前来查询合格元器件供应商的整流器机厂推荐这些产品;在整机认证的过程中,凡取得TüV标志的元器件均可免检。


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