第5章 状态空间模型和卡尔曼滤波
状态空间模型通常试图描述具有两个特征的现象
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有一个底层系统具有时变的动态关系，因此系统在时间上的“状态”t 与系统在时间的状态t−1有关 .如果我们知道系统在时间上的状态t−1 ，那么我们就有了我们需要知道的一切，以便对当时的状态进行推断或预测t .
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我们无法观察到系统的真实底层状态，而是观察它的嘈杂版本。
这两个特征导致我们指定状态方程，它描述了系统如何从一个时间点演变到下一个时间点，以及观察方程，它描述了底层状态如何转换（添加噪声）为我们直接测量的东西。
假设有一个初始状态 .为t=1,2,... 我们希望能够估计后续状态
