免费网站服务器2020,一个网站两个域名备案,怎样做网站关键词优化,如何免费建设网站前面讲到没有外部控制输入，也没有其他动态模型来描述温度如何随时间变化。因此，状态x的预测值就是上一个状态的值。 默认在没有新的观测数据时，室温是恒定不变的。但在实际情况中，室温可能会随时间上升或下降，比如因为暖气的开启或窗户的打开。我们可以通过引入一个状态转…前面讲到没有外部控制输入，也没有其他动态模型来描述温度如何随时间变化。因此，状态x的预测值就是上一个状态的值。 默认在没有新的观测数据时，室温是恒定不变的。但在实际情况中，室温可能会随时间上升或下降，比如因为暖气的开启或窗户的打开。我们可以通过引入一个状态转换模型来考虑这种温度变化。
假设我们使用一个简单的线性模型来描述这种变化，其中每次预测时，我们认为温度会上升（或下降）一个固定的值，这个值我们称之为u。u可以是一个正值（表示温度上升）或一个负值（表示温度下降）。
下面是一个完善的卡尔曼滤波器类，其中添加了状态转移模型：
class KalmanFilter1D {
private:double x; // 估算值double P; // 估算值的不确定度
