卡尔曼滤波是精确估计后验概率的均值和方差，扩展卡尔曼滤波是有效估计后验概率的均值和方差。
举一反三
- 卡尔曼滤波是精确估计后验概率的均值和方差，扩展卡尔曼滤波是有效估计后验概率的均值和方差。 A: 正确 B: 错误
- 下列关于卡尔曼滤波的描述正确的是（） A: 标准卡尔曼滤波是非线性估计 B: 卡尔曼滤波是基于最小二乘准则推导的 C: 卡尔曼滤波不是递推估计 D: 卡尔曼滤波是递推的线性最小方差估计
- 卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计（）。
- 因为假设状态分布是高斯分布，所以只需要估计出均值和方差就完成了卡尔曼滤波推理，那...计t+1时刻状态高斯分布的均值和方差。
- 以下状态估计方法是基于卡尔曼滤波算法基本思想发展的() A: 扩展卡尔曼滤波算法 B: 无迹卡尔曼滤波算法 C: 滑模滤波算法 D: 容积卡尔曼滤波算法