pyrhon 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于估计系统状态的递归滤波器。它是由Rudolf E. Kalman在1960年提出的，主要用于在有噪声的测量数据和系统动态模型的情况下，通过融合测量数据和先验知识，准确地估计系统的状态。

在Python中，你可以使用NumPy、SciPy或其他科学计算库来实现卡尔曼滤波。通常需要定义系统的动态模型和测量模型，并根据实际情况设置噪声的协方差矩阵。

以下是一个简单的Python示例代码，用于演示如何使用pykalman库实现一维卡尔曼滤波：

import numpy as np
from pykalman import KalmanFilter