卡尔曼滤波是以Zui小均方误差为估计的zuijia准则,来寻求 一套递推估计的算法,其基本思想是：采用信号与噪声的状态 空间模型,利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出现时刻的估计值。
卡尔曼滤波即为Zui优线性滤波.应用这种滤波方法的优点 是，每加进一个新的量测值，只需要利用已经算出的前一状态的滤波值和滤波误差的方差阵,便可算出新的状态的滤波值和新的滤波误差方差阵.这样,不论量测次数如何增加，既不需 要解高阶的逆矩阵,又不需要存储大批过时的量测数损，从而 满足了应用滤波时的实时需要,也大大减少计算机的存储量。
2.1卡尔曼滤波算法流程
首先,我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可 用一个线性随机微分方程来描述：
oxk_i+suk+wk ⑴
再加上系统的测量值:Zk=H^k+ Vk ⑵
上两式子中，Xk是k时刻的系统状态，Uk是k时刻对系统 的控制量。O和S是系统参数，对于多模型 系统,他们为矩阵。Zk是k时刻的测量值，
H是测量系统的参数,对于多测量系统，风 为矩阵。W和Vk分别表示过程和测量的 噪声。他们被假设成高斯白噪声，他们的 covariance分别是Q,R (所讨论模型中假 设他们不随系统状态变化而变化)。
首先我们要利用系统的过程模型,来预 测下一状态的系统。假设现在的系统状态是k根据系统的模型，可以基于系统的上 一状态而预测出现在状态：
Xk|k_i=OXk_i|k_i+^Uk ⑶
式（1)中,1$—1是利用上一状态预测的 结果,Xk?k?是上一状态Zui优的结果，U为 现在状态的控制量，由于如果没有控制量，
它可以为0,所讨论模型没有控制量,所以设为0。
本文系统介绍了地磅在使用中出现的仪表数字不正常跳变的表现形 式、产生的原因和处理方法。对提高维修人员的正确判断及处理有一定的借鉴作用。
引言
地磅在使用中往往会出现仪表显示不 稳、数字跳变，严重时无法使用。如何正确判断 其产生原因并及时处理，需要用户以及维修人员 掌握了解相关知识。本文将系统阐述地磅数字不正常跳变的形式、产生的原因、故障分析、排査顺序、检査方法及处理等几个方面。解决看 到地磅数字不正常跳变时无从下手尴尬局 面，帮助检修人员正确判断和分析故障原因，以 达到快速找到故障进行及时处理目的。
1.地磅数字不正常跳变的形式
概括起来有四种：开机后跳变几分钟后正常 显示；数字间歇性跳变；数字无规律小幅度跳变； 数字快速上升或下降。
2.地磅数字不正常跳变产生的原因
大部分原因来自于电子元器件，包括：接线 盒、连接线、传感器、显示器引起，也有例外， 如：电子秤传感器选择不正确、分度值选择不正 确、电子秤安装在露天环境中受自然风的影响、 供电电压不正常等因素影响造成数字不稳定以及 仪表标定参数不正确等因素造成。
3.跳变分析
跳变形式与跳变原因是否相关对照表：（+号 为相关，-号为不相关）
从表中可以看出，开机后跳变几分钟后正常 和数宇快速上升或下降跳变与接线盒受潮或损坏、 传感器损坏、连接线有破损有直接关系；间歇性 跳变与传感器损坏和连接线有破损有直接关系； 数字无规律小幅度跳变与所有因素均可能有关， 所以在査找原因时有一定困难，