卡尔曼滤波在线仿真平台

关于卡尔曼滤波

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归滤波器，由 Rudolf E. Kálmán 于 1960 年提出。 它能够从一系列包含噪声的测量数据中，估计出动态系统的真实状态。 卡尔曼滤波广泛应用于导航定位、目标跟踪、自动驾驶、金融预测、信号处理等领域。 其核心思想是通过预测-更新循环，结合系统模型和测量数据，迭代计算最优状态估计。

本在线仿真平台提供了一维卡尔曼滤波器的交互式调试环境。您可以通过调整过程噪声协方差 Q、 测量噪声协方差 R、初始状态估计等参数，直观观察滤波效果。 平台支持匀速直线运动和正弦波两种真实轨迹，帮助理解卡尔曼滤波在不同场景下的表现。