卡尔曼滤波的Python实现
本仓库提供了一个卡尔曼滤波算法的Python实现资源文件。卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，广泛应用于信号处理、控制系统、导航等领域。
资源文件内容
该资源文件包含了以下内容：
- 卡尔曼滤波算法的Python实现代码：代码使用Python编写，实现了卡尔曼滤波的基本功能。
- 数据处理模块：包括数据读取和处理功能，用于加载和处理输入数据。
- 可视化模块：提供了数据可视化功能，帮助用户直观地观察卡尔曼滤波的效果。
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- 依赖库：numpy, pandas, matplotlib
- 运行步骤：
- 下载资源文件并解压。
- 安装所需的Python库：
pip install numpy pandas matplotlib。 - 运行主程序文件，按照提示输入数据或使用默认数据进行测试。
- 代码结构：
kf_params.py：定义了卡尔曼滤波算法的相关参数。kf_init.py：初始化卡尔曼滤波算法的相关参数。kf_update.py：更新卡尔曼滤波算法的相关参数。main.py：主程序文件，读取数据并调用卡尔曼滤波算法进行预测。
示例数据
资源文件中包含了一些示例数据，用户可以使用这些数据进行测试和验证。数据格式为Excel文件，包含时间序列的位置和速度信息。
参考文献
该实现参考了以下文献和资料：
贡献
欢迎大家提出改进建议和贡献代码。如果您有任何问题或建议，请在GitHub上提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。