卡尔曼与贝叶斯 Python版本 本书教你如何解决这些过滤噪声问题，设计滤波器。 使用了许多不同的算法，但它们都基于贝叶斯概率。 简单来说，贝叶斯概率根据过去的信息确定可能是真实的。Contents Preface 0.1 Kalman and Bayesian Filters 0.2 Motivation for this book 12 0.3 Reading Online 13 0. 4 PDF Version 13 0.5 Downloading and running the book

​ 1.背景介绍 在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。 本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号；高通滤波去除低于某

Python控制系统库 Python控制系统库是一个Python模块，该模块实现了用于分析和设计反馈控制系统的基本操作。 特征 状态空间和频域中的线性输入/输出系统 框图代数：串行，并行和反馈互连 时间响应：初始，阶跃，脉冲 频率响应：波特和奈奎斯特图 控制分析：稳定性，可达性，可观察性，稳定性裕度 控制设计：特征值放置，线性二次调节器 估计器设计：线性二次估计器（卡尔曼滤波器） 链接 项目主页： ： 源代码存储库： : 文档： : 问题追踪器： : 邮件列表： ： 依存关