卡尔曼滤波的动态估计挺适合带噪声的数据，比如你搞传感器、搞图像识别，或者玩无人车的时候。原理其实不复杂，简单说就是先预判一下，根据新数据修正下估计，反复迭代，状态就越来越准。核心是那个“卡尔曼增益”，相当于给预测和观测之间分配个权重。

文里讲得挺系统，从先验、后验到预测和平滑估计，步骤都拆得比较清楚。比如初始化怎么设定状态x0和协方差p0，后面怎么一步步算Kk、更新状态，这些逻辑都整理出来了。

还有个点蛮贴心，直接给了个Matlab的线性运动模拟代码。用位置、速度、加速度做状态变量，控制变量加点噪声，再跑滤波，整个效果一目了然。你照着改改，也能快套进你自己的场景。

应用也不少，像导航、雷达、控制系统这些地方都在用。甚至现在计算机视觉也离不开它，比如人脸跟踪、运动补偿啥的。你要是做这块的，早点玩明白卡尔曼，后面真能省不少事。

另外顺手贴几个扩展资料，想深入点的可以看看下面这些文章，像讲H∞滤波、非线性滤波和卡尔曼对比的，也挺有意思：卡尔曼滤波 vs H∞ vs 非线性。