34 | 连续序列化模型：线性动态系统

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

线性动态系统及其滤波算法是处理序列化数据的重要模型和方法。该系统描述了受高斯噪声影响的实值变量随时间变化的过程，通过条件概率表示状态和观测之间的关系。线性卡尔曼滤波器作为核心工具，根据观测结果动态更新置信状态，在处理连续分布的状态和观测结果时具有重要作用。此外，文章还介绍了扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器和粒子滤波等方法，用于处理非线性和非高斯特性的系统。这些方法在机器学习领域有着重要的应用，对于理解和处理序列化数据具有重要意义。总之，线性动态系统及其滤波算法在动态目标跟踪、机器人感知、定位与导航等领域有广泛应用，是值得深入研究的技术领域。