卡尔曼滤波、最小二乘法、维纳滤波之我见"/>
卡尔曼滤波、最小二乘法、维纳滤波之我见
卡尔曼滤波、最小二乘法、维纳滤波之我见
算法要抓住三个方面：模型、策略、求解的方法。
| 算法 | 模型 | 策略 | 求解的方法 |
|---|---|---|---|
| 最小二乘法 | 传递函数 | 误差平方和最小 | 目标函数导数为0 |
| 卡尔曼滤波 | 状态空间 | 均方差最小 | 先预测，后修正 |
| 维纳滤波 | 传递函数 | 均方差最小 | 目标函数导数为0 |
其实，你说最小二乘可以用在状态空间上吗？完全可以，只要知道状态及其导数就可以。但是跟卡尔曼滤波本质不同在于，需要均方差最小，所以可以定义一种概率分布，使二者相等。
最小二乘法被玩出花的是序贯最小二乘，最容易让人和卡尔曼滤波分不清，因为大家都是迭代求解。但是其实仔细看，其实序贯最小二乘是假设：
wk+1=[wk, Δ \Delta Δ<
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