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    okex交易所 官网下载在 40 年代,美国科学家 Wiener 和前苏联科学家 Kолмогоров 等人研究出最佳线性滤波理论,之后又被后人称之为维纳滤波理论。从理论的角度来看,维纳滤波存在着一个最大的缺陷:就是一定要应用到无限的过去数据,再实时处理上,并不适用。在 40 年代,为了打破这一缺陷,Kalman 将状态空间模型引入到滤波理论里,并引导出了一套递推估计算法,后期又被人称作卡尔曼滤波理论。它是以最小均方误差为估计的最佳准则,因此来找到一套递推估计的算法,它的根据就是:选用信号与噪声的状态空间模型,把前一时刻的估计值和现时刻的观测值利用起来,然后更新对状态变量的估计,从而求出和得到现时刻的估计值。它在实时处理和计算机运算方面都非常的适用。

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