卡尔曼滤波中的状态转移矩阵

在卡尔曼滤波中，状态转移矩阵（F）用于描述系统状态从一个时刻到下一个时刻的转移关系。它是一个方阵，维度为n×n，其中n表示系统状态的维度。状态转移矩阵可以用于预测系统在下一个时刻的状态，基于当前时刻的状态和系统的动态特性。通过状态转移矩阵，我们可以猜测当前状态并进行状态估计。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [算法推导——卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/zhaodeming000/article/details/107494850)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【卡尔曼滤波原理及基本认知】](https://blog.csdn.net/qiuqiyuebai/article/details/124490631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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