卡尔曼滤波中的真实值，测量值，预测值，估计值怎么区分 真实值就是目标运动的真实轨迹上的坐标 真实值就是目标运动的真实轨迹上的坐标 测量值则是kalman滤波中的量测矩阵Z 预测值则是通过状态转移矩阵，由上一时刻的估计值得到。
卡尔曼滤波如何预测 很多人将卡尔曼滤波用在股票啊，流量啊的上面，其实不是很科学，卡尔曼滤波运用的是‘惯性思维’，在普通的观测上加入了物体的运动有惯性，加速度很难突变的条件增加准确度。
卡尔曼滤波器的缺点有哪些？ 卡尔2113曼滤波器的缺点是：当运动目标5261长时间被遮挡时会存在目标跟踪4102丢失的1653情况。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。其性质如下：①卡尔曼滤波是一个算法，它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统，从而能用卡尔曼滤波进行计算。②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。③当观测数据和状态联合服从高斯分布时用卡尔曼递归公式计算得到的是高斯随机变量的条件均值和条件方差，从而卡尔曼滤波公式给出了计算状态的条件概率密度的更新过程线性最小方差估计，也就是最小方差估计。
