【OXの算術教室】第①期：详解卡尔曼滤波(7)

（*注：为了方便讲解协方差的概念，这里把问题离散化了，但不影响结果）
我们知道方差反映的就是传感器的精度，传感器精度越低，真实值离测量值的偏差越大，方差也就越大。而传感器的精度是我们事先能知道的信息，它会作为卡尔曼滤波的一个初始参数，控制算法的执行效果。

然而仅知道向量中各个分量所对应的方差还不够，举个例子，假设向量里只有两个分量，分别是力的大小F和加速度a。如果把F和a周围可能的真实值分布画在散点图上就是这样的↓↓