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칼만 필터는 시간이 지남에 따라 관찰 된 노이즈 측정을 사용하여 측정의 실제 값과 관련 계산 된 값에 더 가까운 경향이있는 값을 생성하는 수학적 방법입니다.

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가우스 잡음 하에서의 칼만 추정치의 통계적 특성
독립적 인 가우시안 상태와 출력 잡음이 있고 초기 상태에 대한 완벽한 추측을 갖는 선형 상태 공간 모델의 경우 Kalman 추정값 에는 다음과 같은 특성이 있습니다. E(x^k|k−xk)=0E(x^k|k−xk)=0 E(\hat{x}_{k|k} - x_k) = 0 Pk|k=Var(x^k|k−xk), or Var(x^k|k), or Var(xk)?Pk|k=Var(x^k|k−xk), or Var(x^k|k), or Var(xk)? P_{k|k} = Var(\hat{x}_{k|k} - x_k),\text{ or }Var(\hat{x}_{k|k}),\text{ or }Var(x_k) ? …
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