❶ 卡爾曼濾波如何預測
很多人將卡爾曼濾波用在股票啊，流量啊的上面，其實不是很科學，卡爾曼濾波運用的是『慣性思維』，在普通的觀測上加入了物體的運動有慣性，加速度很難突變的條件增加准確度。而客流量這種東西並沒有慣性，除非你有相關模型，否則不是很適用卡爾曼濾波。PS：如果你做的是對於一個目標有多個觀測數據，那麼也是可以用卡爾曼濾波的，不過不需要使用狀態轉移矩陣了。對於一般的非機動目標，直接使用離散的常速CV模型作為狀態轉移矩陣，雜訊在速度引入。觀測矩陣要按實際情況，如果是做模擬，可以直接使用單位矩陣
卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。 關於這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發表。
數據濾波是去除雜訊還原真實數據的一種數據處理技術, Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量雜訊的數據中，估計動態系統的狀態. 由於, 它便於計算機編程實現, 並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導航, 制導與控制等多領域得到了較好的應用。
狀態估計是卡爾曼濾波的重要組成部分。一般來說，根據觀測數據對隨機量進行定量推斷就是估計問題，特別是對動態行為的狀態估計，它能實現實時運行狀態的估計和預測功能。比如對飛行器狀態估計。狀態估計對於了解和控制一個系統具有重要意義，所應用的方法屬於統計學中的估計理論。最常用的是最小二乘估計，線性最小方差估計、最小方差估計、遞推最小二乘估計等。其他如風險准則的貝葉斯估計、最大似然估計、隨機逼近等方法也都有應用。
受雜訊干擾的狀態量是個隨機量，不可能測得精確值，但可對它進行一系列觀測，並依據一組觀測值，按某種統計觀點對它進行估計。使估計值盡可能准確地接近真實值，這就是最優估計。真實值與估計值之差稱為估計誤差。若估計值的數學期望與真實值相等，這種估計稱為無偏估計。卡爾曼提出的遞推最優估計理論，採用狀態空間描述法，在演算法採用遞推形式，卡爾曼濾波能處理多維和非平穩的隨機過程。
❷ 如何用卡爾曼濾波對一組數據濾波
是指離散數據嗎？
設好P，K，X，Q，R的初值後
一個FOR循環即可
❸ 卡爾曼濾波處理數據問題
找個matlab的程序然後改成VB的吧，反正都是可以用浮點型數據，直接改估計就能用了
❹ 如何對一維實時數據進行自適應Kalman濾波
卡爾曼(kalman)濾波
卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器),
它能夠從一系列的不完全包含雜訊的測量(英文:
measurement)中，估計動態系統的狀態。
應用實例
卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，對物體位置的
❺ 卡爾曼濾波演算法的估計數據要等間隔嗎
由於卡爾曼濾波一般採用的是離散形式，遞推時間依次為k，k+1，k+2......，步長為1，所以不是等間隔的估計數據應用其中肯定是要出問題的。這個不像龍格庫塔解微分方程存在變步長解法。
另外，在實施類似數據融合功能時，存在時間對准問題，即通過已有的數據來得出相應時刻對應的數據估值，想必也是為了便於利用KF演算法。
個人意見，供你參考。
❻ 基於卡爾曼濾波器對平安銀行股票價格的預測
股票投資是隨市場變化波動的，漲或跌都是有可能的。
應答時間：2020-08-06，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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❼ 卡爾曼濾波測量數據如何獲取
一般情況下都是沒有初值的先驗信息的，所以需要自行設置初值，一般以前兩張幀的位移除以采樣周期為初始速度。初始參數雖說一般會以一定協方差收斂於真實值，但是如果太過偏離會使收斂速度過慢甚至發散。貌似有文獻研究這東西。。。
❽ 我的卡爾曼濾波出來的數據怎麼很異常為什麼
1. 矩陣設置錯誤，卡爾曼模型錯誤
2. 程序錯誤
❾ 有實測數據,如何卡爾曼濾波
EVIEWS5.1可以做
❿ 求高人給出一個卡爾曼濾波對一組數據處理的程序
個與統計相關的概念。
由於 公式描述比較難
先看「協方差」的意思吧
由於在K之前已經有很多（K-1個）「人的估計溫度」「溫度計測量溫度」那麼可以計算出：「人估計溫度的平均值」與「溫度測量平均值」，那麼根據公式，你可以計算「人與溫度計之間的溫度協方差」，一個「協」字表示人與溫度計之間的關系。（科學家給數學術語取名是有講究的）
協方差E[(X-E(X))(Y-E(Y))]：用語言描述可以為：
假定公式中的X「人的估計溫度」，則E(X)是人的估計溫度的平均值。Y為「溫度計測量溫度」，則E(Y)為溫度計測量的平均值。
注意大寫的X是「樣本」，是很多次估計值的集合，高中生知道集合的。
X= ;則E(X)=(x1+x2+....+xk)/k
Y= ;則E(Y)=(y1+y2+....+yk)/k
為簡單把E(X)寫成Xp吧
(X-E(X))=
(Y-E(Y))=
(X-E(X))(Y-E(Y))=
E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=[(x1-Xp)*(y1-Yp)+....+(xk-Xp)(yk-Yp]/k;
回答高中生難度比較大，也佩服現代高中生的研究精神
E(X)在數學上稱為期望值，其實就是平均值