标签：color 贝叶斯 高斯 采样 style csdn 推导 基于 blog
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尽管利用高斯逼近能有效解决许多滤波问题，但当滤波分布为多模型或某些状态为离散时，高斯逼近将不再适用。在这种情况下，可选择基于序贯重要性重采样的粒子滤波，该方法通过蒙特卡洛逼近得到贝叶斯滤波方程的解。
在学习过程中，不好理解的地方，比如：理论推导过程中那么多概率公式，概率怎么和系统的状态变量对应上的？状态粒子xk是怎么一步步采样出来的，为什么程序里面都是直接用状态方程来计算？粒子权重是怎么来的？
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