python - 快速卡尔曼滤波器

Question

我想知道是否有人可以给我一个真正快速/高效的卡尔曼滤波器实现的指针，可能是用 Python(或 Cython，但如果速度快得多的话，C/C++ 也可以工作)。我有一个问题，涉及许多学习时期(可能是数亿个)和许多输入(线索；例如，数万到数十万)。因此，更新协方差矩阵将是一个大问题。我读了一些关于 Ensemble KF 的内容，但是，现在，我真的很想坚持使用标准 KF。 [我开始阅读和测试它，我想用我的真实数据尝试一下。 ]

Answer 1

协方差矩阵的大小由状态的大小决定。另一个问题与模型的假设有关，以及这是否可以带来显着的优化(显然，优化意味着重新设计“标准 KF”)。

根据我的观点，您的情况大致取决于值 (number_of_states² * number_of_iterations)/(processing_power)。