一个库，实现了在存在噪声观测的情况下，在时间上跟踪一个或多个系统真实状态的算法。
项目描述
Starman：Python的状态估计和跟踪
Starman是一个库，实现了在存在噪声观测的情况下，在时间上跟踪一个或多个系统真实状态的算法。
完整的文档可在readthedocs上找到。
特性
目前Starman支持以下算法
卡尔曼滤波进行状态估计。
卡尔曼滤波的Rauch-Tung-Striebel平滑。
Scott和Longuet-Higgins特征关联，用于将测量值匹配到跟踪状态。
版权和许可证
请参阅仓库根目录中的LICENCE.txt文件以获取详细信息。tl;dr: MIT样式。
为什么叫“starman”呢？
Starman实现了卡尔曼滤波。卡尔曼滤波在阿波罗航天计划中的轨迹估计中得到了应用。因此，Starman结合了“star”（代表空间）和“Kalman”。此外，“kalman”已被用作PyPI上的软件包名称。
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starman-1.0.0.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | d61bded37d279d1b0d178e2990e3261558418ab045609975b11a02d45f8869b8 |
|
| MD5 | 8414430215763f8992498f00bfde8905 |
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| BLAKE2b-256 | b46960b1d3a646702abf1e2e98b9de78b8f158d5d00e75d10292eca150f5cb7e |