1樓：不敗少年
kalman是通過迭代的方式計算誤差協方差P和增益K，誤差協方差P和系統雜訊協方差Q相關，另外一方面，kailman濾波的增益K和誤差協方差P和測量雜訊協方差R相關，所以基於統計特性的系統雜訊協方差Q和測量雜訊協方差R在迭代計算中會影響到kalman增益K（簡單來說就是K與Q成正比與R成反比），kalman增益可以和一階低通濾波器的濾波增益模擬，kalman濾波的優越性體現在基於雜訊的統計特性而動態的調節濾波器增益（答問1和3） 以得到最優估計或濾波結果。以一階低通濾波器為例，設計一階低通濾波器僅需要考慮截至頻率這個關鍵設計值從而確定濾波器增益，濾波器的設計不依賴plant的模型引數和取樣雜訊的統計特性，計算量很小，調節的引數只有乙個。kalman濾波器設計需要設計Q和R的值確保其合理以及plant模型引數的準確性，使用kalman主要目的應該是利用其能夠對狀態進行估計的特性，而非單純的濾除高頻雜訊，因為kalman計算量較大，為了濾除單一訊號的高頻雜訊個人感覺應該使用低通濾波較為有價效比（答問2）。
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