滤波算法——均值滤波，中值滤波，一阶(αβ)滤波，卡尔曼滤波因工作涉及到数据滤波(滤噪)处理，汇总了一些网上简单的滤波算法，方便日后查看。滤波算法包括：均值滤波，中值滤波，一阶(αβ)滤波，卡尔曼滤波。本文主要是处理线性数据y=ax+b，对于非线性数据，简单的滤波算法效果有限。滤波算法都有自己的局限，针对不同问题需要选择合适的方法。以下使用python实现简单demo，主要是方便画图。为了方便，本文使用jupyternotebook直接导出markdown生成。建立测试数据真值y=0.003*x观测值加上随机白噪声importrandomimportmathimportnumpyasnpimp
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一、概念最小生成树(MinimumCostSpanningTree)，简称MST。1)给定一个带权的无向连通图,如何选取一棵生成树,使树上所有边上权的总和为最小,就叫最小生成树2)N个顶点，一定有N-1条边3)包含全部顶点4)N-1条边都在图中（好像不能形成闭合回路）求最小生成树的算法主要是普里姆算法和克鲁斯卡尔算法二、普里姆算法Prim1)普利姆(Prim)算法求最小生成树，也就是在包含n个顶点的连通图中，找出只有(n-1)条边包含所有n个顶点的连通子图，也就是所谓的极小连通子图2)普利姆的算法思路如下: (1)设G=(V,E)是连通网，T=(U,D)是最小生成树，V,U是顶点
一、概念最小生成树(MinimumCostSpanningTree)，简称MST。1)给定一个带权的无向连通图,如何选取一棵生成树,使树上所有边上权的总和为最小,就叫最小生成树2)N个顶点，一定有N-1条边3)包含全部顶点4)N-1条边都在图中（好像不能形成闭合回路）求最小生成树的算法主要是普里姆算法和克鲁斯卡尔算法二、普里姆算法Prim1)普利姆(Prim)算法求最小生成树，也就是在包含n个顶点的连通图中，找出只有(n-1)条边包含所有n个顶点的连通子图，也就是所谓的极小连通子图2)普利姆的算法思路如下: (1)设G=(V,E)是连通网，T=(U,D)是最小生成树，V,U是顶点
卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔曼的本质就下面五个公式：参数说明，见下：在卡尔曼滤波中需要调的参数主要有两个：（1）Q矩阵：过程的协方差矩阵。注意：过程的协方差越小，说明预估的更准确，更可信。（2）R矩阵：测量的协方差矩阵。注意：测量
卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔曼的本质就下面五个公式：参数说明，见下：在卡尔曼滤波中需要调的参数主要有两个：（1）Q矩阵：过程的协方差矩阵。注意：过程的协方差越小，说明预估的更准确，更可信。（2）R矩阵：测量的协方差矩阵。注意：测量
