Go语言实现二维简单跟踪的线性卡尔曼滤波器

资源摘要信息:"Kalman滤波器是信号处理中的一种算法，用于从一系列包含噪声的测量数据中估计动态系统的状态。它广泛应用于各种领域，如控制理论、信号处理、计算机视觉、机器人学等，用于实现精确的时序和空间跟踪。该算法由Rudolf E. Kalman于1960年提出，是一种高效的递归滤波器，能够从一系列不完全且包含噪声的测量数据中，估计动态系统的内部状态。 线性卡尔曼滤波器是Kalman滤波器的一个特例，它假设系统模型和测量模型都是线性的。在这种情况下，滤波器可以通过一系列线性方程实现，这简化了滤波器的设计和实现过程。对于非线性系统，可以使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF）等算法进行处理。 该Go语言实现的库提供了一个简单的二维跟踪器，它基于线性卡尔曼滤波器原理。该跟踪器能够跟踪二维空间中的目标，并且可以根据用户提供的数据集进行估计和预测。库中还包含了两个使用示例，分别展示了无噪声和有噪声情况下的数据处理和跟踪结果。 在使用该库之前，需要在Go环境中安装该包。安装方法非常简单，可以通过使用Go的包管理工具`go get`来完成。一旦安装成功，用户就可以将库集成到自己的Go项目中，通过调用相应的函数和方法来实现Kalman滤波功能。 库的许可证信息没有在描述中明确指出，但根据提供的信息，库的依赖项之一采用的是BSD 3条款许可证，另一个是BSD 2条款许可证。BSD许可证是一种宽松的自由软件许可证，允许用户自由地使用、修改和分发软件，同时保留作者的版权声明。 开发者信息显示，该库由LdDl和Pavel7824等人开发，他们在GitHub上的用户名是morozka。这些开发者可能持续维护该项目，并对代码进行优化和更新，以便更好地服务于社区用户。 如果用户在使用过程中遇到任何问题，或者希望为该项目贡献代码或报告问题，可以查看项目贡献指南，或者直接通过GitHub上的方式与开发者进行沟通。"