读了几篇文章，终于能写一点自己的理解了。 首先，使用这个算法必须先了解它的公式，但要理解公式必须有概率论的基础。 我现在就没有，所以很无知，很多地方都不清楚。 本文主要谈卡尔曼的简单应用，因此一维卡尔曼滤波器的应用，既是存在单变量，又是单传感器的输入。 所以，直接给出简单场景下的公式，不推导公式更容易理解，更容易得到。
最简化的表达式：
这里，下标k指的是当前状态。 举个例子，假设现在你要测量不同时间的室内温度，这个下标k是指时间，带下标的参数或变量是指k小时内的某个值。
是当前的估计值。 (本论文所称估计值，是指利用卡尔曼公式得到的计算结果。
如果是wydfy (不管wydfy是什么，只要知道这个名词就可以了)；
现在的测量值，也就是机器测量的值
之前状态的估计值。
接下来，用简单的例子(电压测量)说明应用卡尔曼滤波算法的过程。
虽然想直接给出简单情况下的三个简单公式，但是让我们来给出最原始的几个公式吧。
步骤1 :建模
首先，请确认模型是否为线性。 当然，既然是简单场景中的东西，基本上满足线性，所以有以下公式。
()
())为
的
是系统的控制量，在我们说的简单场景中一般没有控制量，所以这个可以直接关掉。
a、b、h都是系统参数，在多维情况下是矩阵，但在我们说的简单情况下是常数，基本上是值为1的常数。
——符合大蜗牛分布的过程噪声，其协方差为q
——符合大蜗牛分布的测量噪声，其协方差如下
上述噪声在我的理解中是所谓的误差。 不管一个仪器多么精密，都一定有误差。 只是误差的大小不同。
为了进入下一步，给出了几个公式。
() )为
() )为
)
)
是随时间更新的方程，即预测值是随测量值的变化而变化的，是应用卡尔曼滤波算法得到的比较准确的估计值，可以说是更正值。
到的一些公式现在看起来还是很高级的，但正如我前面所说，在简单的情况下应用a、b、h的一些参数是常数，而且基本上是1，所以这些公式很简单。 我建议用自己的手写来增加形象。 如果不愿意也没关系的话，我给你看。 以下表示原来的公式。 这将是我们需要的简化的第一个表达式。 从这里类推。
1
=
() ) ) ) ) )。
程序很容易实现。 使用迭代就可以了。 接下来只要确定了x和p的初始值，程序就能跑了。 但是，正因为卡尔曼滤波算法强大，所以没有必要烦恼初始值应该做什么。 只需提供初始值即可执行程序，但卡尔曼滤波器自身会消除不合理之处，请尝试设定
=0，
=1。 注意： p的初始值不能为0。 p为0意味着完全相信测量结果，认为测量没有误差。 这样的设备不存在，卡尔曼滤波器不起作用。 这表明，p越接近0，越相信机器的测量结果。
全程最困难的不是决定协方差r和q的值。 r的值也许我们可以很好地确定。 一般情况下，我们可以很好地了解仪器的测量误差，这需要自己推测和计算。 但是，q超出了我的能力范围，所以这里就不谈如何调整了。 参数的值决定了精度。 如果你想知道如何调整参数，请阅读以下文章。 有详细的解说。
卡尔曼滤波的简单实现(Matlab OC ) -简单的书
另外，虽然不知道为什么在中将工艺噪声也直接进行了0化处理，但不会影响应用，所以在此不做说明。 有疑问的朋友如果感兴趣可以自己再去别的学习。 以下是数据。 请试着实现一下程序得到的结果是否相同。
图1
如果是这样的话，得到的结果应该如下
图2
然后，展示给大家直观感受卡尔曼滤波伟大的图表
="center">图三
在图中我们可以看到曲线是在变平稳，像是在趋向某个值。
讲到这，一个简单应用的示例基本讲完了，下面展示我的代码：#include
#include
int main()
{
double R,z,p,x,k;
printf("X = ");
scanf("%lf",&x);
printf("P = ");
scanf("%lf",&p);
printf("R = ");
scanf("%lf",&R);
printf("Z = ");
while(scanf("%lf",&z) != EOF)//kalman algorithm
{
k = p / (p+R);
x = x + k * (z-x);
p = (1-k) * p;
printf("k=%.3f x=%.3f p=%.3fnZ = ",k,x,p);
}//end
return 0;
}
上面是个需要靠手纯输入的，可以利用文本输入输出来进一步完善，只需要简单的几行代码就行。如需要完整的应用代码可至此处进行下载：提取码：mnh4或者卡尔曼滤波算法一维多传感器的简单应用_C语言.zip 里面包含有数据，以及使用Excel进行数据处理的可视化结果。
写文章是个技术活，想要表达清楚更是技术活，本文语言比较拙劣，想要更清晰理解的可以阅读下面这篇文章，本文主要参考的对象就是它：
Bilgin's Blog | Kalman Filter For Dummies
这些只是我的理解，错误在所难免，还请批评指正。
好了，本文到此结束。