卡尔曼滤波的基本原理和算法,数字滤波器作用？ _生活知识

卡尔曼滤波（Kalman filtering）是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。
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。

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【卡尔曼滤波的基本原理和算法,数字滤波器作用？】数字滤波器作用？
作用如下；
在地震资料数字处理中，利用频谱特征的不同来压制干扰波，以突出有效波的方法就是数字滤波。
数字滤波的定义；
数字滤波器可以分为两大部分：即经典滤波器和现代滤波器。经典滤波器就是假定输入信号x(n)中的有用成分和希望滤除成分分别位于不同的频带，因而我们通过一个线性系统就可以对噪声进行滤除，如果噪声和信号的频谱相互混叠，则经典滤波器得不到滤波的要求。通常有高通滤波器，低通滤波器，带通滤波器，带阻滤波器。现代滤波器是从含有噪声的信号估计出有用的信号和噪声信号。这种方法是把信号和噪声本身都视为随机信号，利用其统计特征，如自相关函数，互相关函数，自功率谱，互功率谱等引导出信号的估计算法，然后利用数字设备实现。目前主要有维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波等数字滤波器。

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