卡尔曼滤波Python线性实现
普通卡尔曼滤波的实现代码，用起来还挺顺手的，逻辑清晰，变量命名也蛮直观的，适合刚入门或者想快速搭建 demo 的朋友。
基础线性的卡尔曼滤波实现，代码结构比较简洁，没有太多花里胡哨的封装。用的是常见的状态预测+观测更新这套流程，适合你在搞一些轨迹平滑、传感器融合之类的小项目时直接上手。
函数划分还算清楚，比如predict()和update()部分，逻辑拆得比较明白，注释也有，读起来不会太费劲。用numpy矩阵运算，响应也快，性能上中规中矩。
文件结构简单，核心代码放在一个kalman_filter.py里，一眼看得清，适合调试和改动。如果你平时写Python多，应该会挺喜欢这种风格。
不过要注意，它是线性版本的，遇到非线性模型就有点吃力了。如果你要复杂轨迹，像航迹预测、IMU 数据融合那种，建议考虑扩展卡尔曼或者无迹卡尔曼。
顺带一提，如果你对卡尔曼滤波的原理还不太熟，可以先看看这篇卡尔曼滤波的文章，讲得挺通俗的，跟代码配合着看，效果会更好。
如果你想快速验证想法、写个小原型，这份代码蛮合适的。拿来直接跑跑看，调几个参数，基本上就能出效果了。
文件大小：65.09KB
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