包括傅里叶变换和离散随机线性系统的卡尔曼滤波 LMAN等数值算法-Including Fourier transform and discrete stochastic linear systems numerical algorithm such as Kalman filtering LMAN

KALMAN滤波算法的实现，可用于天气数据纠正，以及POS数据融合等-KALMAN filtering algorithm, can be corrected for weather data, and POS data fusion

各种kalman滤波器的设计，最小均方误差等算法的MSE的计算,实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据。- Various kalman filter design, Minimum mean square error MSE calculation algorithm, Implemented with SDRAM run nios, while saving camera data SRAM.

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka