从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之引入状态转换模型（四）

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
    
1
2
3
4
5