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部署邊緣檢測AI與卡爾曼濾波，實現(xiàn)自鎖與打嗝模式

• 1? ?濾波這里用到了卡爾曼濾波，卡爾曼濾波是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。它在信號處理、控制理論、導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。1.1 核心思想與基本假設(shè)核心思想：通過融合系統(tǒng)的動態(tài)模型（預(yù)測）和實際觀測數(shù)據(jù)（校正），以遞歸方式估計系統(tǒng)狀態(tài)，最小化估計誤差的方差。基本假設(shè)：系統(tǒng)是線性的（或可近似線性化）。噪聲符合高斯分布（過程噪聲和觀測噪聲均為白噪聲）。初始狀態(tài)的估計誤差已知。1.2 數(shù)學(xué)模型與遞歸過程卡爾曼濾波基于兩個關(guān)鍵方程：預(yù)測方程
• 關(guān)鍵字： 202508  邊緣檢測AI  卡爾曼濾波  打嗝模式