卡尔曼滤波与iir滤波区别?

卡尔曼滤波和IIR滤波都是信号处理中的常用方法，但原理和应用场景不同。卡尔曼滤波基于状态空间模型，通过预测和更新步骤处理动态系统数据，适合实时估计和噪声抑制。IIR滤波则是通过递归结构实现频率选择，常用于去除特定频率成分，计算效率高但稳定性较差。

区别

卡尔曼滤波：一种递归算法，通过系统状态方程和观测方程逐步优化估计值。它结合历史数据和当前测量，动态调整权重，适合处理非平稳信号和时变系统。例如，在导航系统中，它能融合GPS和传感器数据，提供更准确的位置估计。计算复杂度较高，但抗干扰能力强，适用于需要高精度动态场景。

IIR滤波：利用反馈结构实现无限冲激响应，只需少量系数就能达到高阶滤波效果。它擅长处理固定频率的噪声，如电源干扰或低频漂移。由于存在反馈，可能因系数选择不当导致不稳定，适合实时性要求高的场景。例如，在音频处理中，它能快速滤除特定频段的杂音，但设计时需谨慎避免振荡问题。