❶ 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。而客流量这种东西并没有惯性，除非你有相关模型，否则不是很适用卡尔曼滤波。PS：如果你做的是对于一个目标有多个观测数据，那么也是可以用卡尔曼滤波的，不过不需要使用状态转移矩阵了。对于一般的非机动目标，直接使用离散的常速CV模型作为状态转移矩阵，噪声在速度引入。观测矩阵要按实际情况，如果是做仿真，可以直接使用单位矩阵
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。
状态估计是卡尔曼滤波的重要组成部分。一般来说，根据观测数据对随机量进行定量推断就是估计问题，特别是对动态行为的状态估计，它能实现实时运行状态的估计和预测功能。比如对飞行器状态估计。状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义，所应用的方法属于统计学中的估计理论。最常用的是最小二乘估计，线性最小方差估计、最小方差估计、递推最小二乘估计等。其他如风险准则的贝叶斯估计、最大似然估计、随机逼近等方法也都有应用。
受噪声干扰的状态量是个随机量，不可能测得精确值，但可对它进行一系列观测，并依据一组观测值，按某种统计观点对它进行估计。使估计值尽可能准确地接近真实值，这就是最优估计。真实值与估计值之差称为估计误差。若估计值的数学期望与真实值相等，这种估计称为无偏估计。卡尔曼提出的递推最优估计理论，采用状态空间描述法，在算法采用递推形式，卡尔曼滤波能处理多维和非平稳的随机过程。
❷ 如何用卡尔曼滤波对一组数据滤波
是指离散数据吗？
设好P，K，X，Q，R的初值后
一个FOR循环即可
❸ 卡尔曼滤波处理数据问题
找个matlab的程序然后改成VB的吧，反正都是可以用浮点型数据，直接改估计就能用了
❹ 如何对一维实时数据进行自适应Kalman滤波
卡尔曼(kalman)滤波
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器),
它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:
measurement)中，估计动态系统的状态。
应用实例
卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的
❺ 卡尔曼滤波算法的估计数据要等间隔吗
由于卡尔曼滤波一般采用的是离散形式，递推时间依次为k，k+1，k+2......，步长为1，所以不是等间隔的估计数据应用其中肯定是要出问题的。这个不像龙格库塔解微分方程存在变步长解法。
另外，在实施类似数据融合功能时，存在时间对准问题，即通过已有的数据来得出相应时刻对应的数据估值，想必也是为了便于利用KF算法。
个人意见，供你参考。
❻ 基于卡尔曼滤波器对平安银行股票价格的预测
股票投资是随市场变化波动的，涨或跌都是有可能的。
应答时间：2020-08-06，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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❼ 卡尔曼滤波测量数据如何获取
一般情况下都是没有初值的先验信息的，所以需要自行设置初值，一般以前两张帧的位移除以采样周期为初始速度。初始参数虽说一般会以一定协方差收敛于真实值，但是如果太过偏离会使收敛速度过慢甚至发散。貌似有文献研究这东西。。。
❽ 我的卡尔曼滤波出来的数据怎么很异常为什么
1. 矩阵设置错误，卡尔曼模型错误
2. 程序错误
❾ 有实测数据,如何卡尔曼滤波
EVIEWS5.1可以做
❿ 求高人给出一个卡尔曼滤波对一组数据处理的程序
个与统计相关的概念。
由于 公式描述比较难
先看“协方差”的意思吧
由于在K之前已经有很多（K-1个）“人的估计温度”“温度计测量温度”那么可以计算出：“人估计温度的平均值”与“温度测量平均值”，那么根据公式，你可以计算“人与温度计之间的温度协方差”，一个“协”字表示人与温度计之间的关系。（科学家给数学术语取名是有讲究的）
协方差E[(X-E(X))(Y-E(Y))]：用语言描述可以为：
假定公式中的X“人的估计温度”，则E(X)是人的估计温度的平均值。Y为“温度计测量温度”，则E(Y)为温度计测量的平均值。
注意大写的X是“样本”，是很多次估计值的集合，高中生知道集合的。
X= ;则E(X)=(x1+x2+....+xk)/k
Y= ;则E(Y)=(y1+y2+....+yk)/k
为简单把E(X)写成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;
回答高中生难度比较大，也佩服现代高中生的研究精神
E(X)在数学上称为期望值，其实就是平均值