1、“.....然后通过式合并测量值来生成状态估计。式在这里是式完全重复。最后通过式来获得估计协方误差。每次和成对后，系统重复用以前估计过去计划或预测新估值。这递归本质是滤波器大特色它实际应用比设计每次操作直接数据滤波器应用更为有效„‟。在过去所有过去测量值基础上滤波器递归代替当前估计。下面提供了滤波器操作完整图片，从和组合成前面图表。滤波器参数和调整在滤波器实际应用中，测量噪声协方差通常先于滤波器操作之前测量。测量值协方误差般是实际可能因为我们能够测量过程，无论如何当运行滤波器为了决定测量噪声变化我们般能够得到离线例子测量值。系统噪声协方误差测定般是很困难，因为我们不能直接得到观测估计过程。有时候相关简单系统模型能产生可能结果，如果通过选择它注入足够不确定进入过程。确，在这种情况下，我们希望系统测量值是可信。在另种情况，无论我们是否选择个有理数参数，时间前级滤波器参数统计说通过调整滤波器参数和便能得到。这个调整经常离线操作，通常在系统中，另种明显滤波器般参考系统鉴定。机常量在前两节中，我们描述了离散和扩展滤波器基本形式，为了更好了解滤波器运算和性能......”。

2、“.....系统模型在这个简单例子中，我们估计个随机常标量，例如，电压。假设，我们能够获得测量常数，但是测量值是被均方根为白噪声破坏例如，从模拟到数字转换是不准确。在这个例子中，系统为线性差分方程其中，测量值∈，并定义在种状态不随时刻而变化，因此。这里没有控制输入，因此。噪声测量值为直接状态，于是。注意，我们在许多地方没有考虑下标，这是因为在简单模型中，各参数均为常数滤波器等式和参数等式为和等式为假设个很小系统变化，我们使。我们能够确定，但是为了更好调整滤波器，假定个很小但又不为值，下面我们会给出证明。根据经验知道，随机常量真实值有标准自然概率分布，于是我们定义滤波器常量为，换句话说，工作前，我们使。类似，我们需要选择初始值，如果我们完全确定初始化状态估计是正确，那么。然而，初始估计是不确定，选择能起滤波器初始化和使。于是证明，二者选择是临界，我们能够选择任何≠，最终，滤波器是收敛，我们以开始。仿真开始，我们随机选择个标量。不是，因为它表示真实值。然后，我们模拟个不同标准偏差为零自然误差分布测量值。记得，我们假设测量值被均方根为白噪声破坏......”。

3、“.....相同测量噪声。于是在不同参数模拟比较是很有用。在第次仿真时，我们确定了在时测量协方差。因为这是真实测量协方误差，我们根据平衡响应和估计方差来预测最优特性。在第二次和第三次仿真中，将有更多证据。描述了第次仿真结果。随机常量真实值已经在实线上给定了，噪声值为标记，滤波器估计仍保持曲线。第次仿真。随机常量真实值已经在实线上给定了，噪声值为标记，滤波器估计仍保持曲线。当考虑到上面选择时，我们提到这选择在≠时候不是临界，因为滤波器最终会收敛。下面中，我们画出了相对于重复值。通过第个重复整部分讨论能在„‟中发现，它还包括许多有趣历史解释。在„‟中有更多参考。估值过程滤波器解决估计离散时间控制过程状态∈般性问题，定义线性随机差分方程其中，测量值∈，定义为随机变量和各自表示系统噪声和测量噪声，我们假定它们为相互独立白噪声且为正常概率分布在实际中，系统噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵可能随过程和测量时间而改变，无论怎样，我们在这里假定它们是常量。在差分方程中，阶矩阵与前时刻和当前时刻相关，这里缺少传递函数或系统噪声。注意是，在实际中，可能随各自时刻改变，但这里我们假定其为常量......”。

4、“.....在测量公式中，阶矩阵与状态及测量值有关，在实际中，可能随各自过程或测量时刻而改变，这里假定它们是常数。滤波器计算初步我们定义∈注意负号为时刻及系统时刻以前数据状态估计，定义∈在得到测量值时刻状态估计。我们这时定义前后两状态估计误差为这时估计协方差为并且估计协方误差为在推导滤波器方程时，我们开始找到状态估计与估计和实际测量值与预测值之差加权线性组合公式，如式。对于些调整在下面滤波器概率初步中给出。式中差叫测量协方差或叫余数，这余数反映是预测值与实际值不合。个零余数意味着这两个数完全致。式中阶矩阵选择协方误差最小增益或混合因子，这最小值可以获得首先代式到上面定义，代入到中，得到期望值，然后然后推导期望结果迹，并设其为，最后解得。对于更详细看„‟。最小化式结果种形式如下从中，我们可以看到测量均方误差趋于时，增益加权余数会越大，尤其另方面，当估计协方误差趋于时，增益加权余数越小，尤其考虑加权另种方法当测量协方误差趋于时，真实测量值越来越真实，这时，预测值越来越不真实，另方面，当估计协方误差趋于时，真实测量值越来越不真实，预测值越来越不真实......”。

5、“.....此时，我们足够指出滤波器保持了分布状态二阶矩。式状态估计反映了分布状态均值阶矩这是在条件和同时满足自然分布。估计协方误差反映分布状态变化二阶非中心矩，换之，对于滤波器更详细概率初步，可以参考„‟。离散滤波器算法我们从大体概述了种包含离散滤波器形式高级算法来开始这部分看以前脚注。在描述完它高级目之后，我们将在滤波器本文集中到特定公式和应用。滤波器是用反馈控制形式来估计过程在当时滤波器估计过程状态，然后在噪声测量值时获得反馈。比如，滤波器等式有两组等式和等式。这等式是当前状态之前过程和获得下个时刻状态估计协方误差。这等式反映是反馈。如伴有新测量值状态估计和获得提高估计组合。当被作为修正方程时，也被作为原始等式。确实，最后估计算法与解决数字问题预测修正算法相似，如下所示不间断离散滤波器循环，适时计算当前状态估计。在那时通过真实测量值来调整设计估示暂态和稳态方程再次注意，在计划中，无论方程如何，状态和协方差估计从状态到状态。当来自式是，和来自式。滤波器内部条件在早先参考书中已经讨论了。在期间，最初任务是计算滤波器增益。注意是，当式和相同时，等式已经给出......”。

6、“.....它项目投资费用表费用名称面积平方米单位投资额元总投资额度万元备注说明土地取得费用亩亩年年土地租赁费年建筑工程费用五星级酒店配套用房培训中心婚礼教堂华彬庄园万元教堂停车场个车位均个主要为地上部分别墅区栋，单栋算温泉区占地其它建筑工程生态观光园占地亩大棚花卉苗木费化妆品体验中心占地亩生产线展示走廊基础设施建设费道路水电气等园林景观费苗圃内有现有资源可用建筑设计规划费不可预见费上述项的管理费用上述项的总计承租土地年限取年最低承租为年总投资接近亿元，不包括农业投资的政府补贴和返还。表三销售回款资金表回款项目总销售婚庆消费万次承办次周万年备注说明按照北京婚庆协会年平均婚庆消费为万计算。参考了华彬庄园场地费起价万，承办次数次月紫玉山庄场地费万，承办次数次周的区间值。婚庆是品牌越高收入越好，前期收入相对较差。会议消费万次承办次周万年备注说明按照每人每次元计算会议消费回款包括住宿餐饮会议厅租赁费等平均每次会议召开人数为人计算，总的会议费用为万。温泉消费元次人人天万年别墅租赁栋万周万年按照别墅承租率达到计算租赁费用。五星级酒店个床位元床位天万年按照酒店入住率算酒店收入，常住日按照日计算......”。

7、“.....始建于年。苗圃基地占地亩，分为南北两区，其中北区约为亩，南区为亩。经过多年的发展建设，现形成林木钟苗，花卉绿化工程三大主导产业，年生产绿化苗木万株，品种多种，花卉万株，品种多个，绿化工程施工养护面积达到万平米的北方国家级林木种苗示范基地。基地现状南场位于昌平区小汤山镇土沟村北，温榆河东岸......”。

8、“.....其中建筑占地亩，现为温榆河会议中心温榆河历史温榆河北京最古老的天然河道不可替代的自然人基地现状二分析概述二项目定位基础北京昌平小汤山亩综合体地产定位分析报告项目开发部大东流苗圃北场位于北京市昌平区建筑面积平方米，中心湖水面积万平方米。其它亩为绿化苗木。地占地亩，分为南北两区，其中北区约为亩，南区为亩。经过多年的发展建设，现形成林木加婚礼人士的需求。五星级酒店亩根据项目定位，将在次建设座五星级酒店，建筑面积为万平方米，内部主要提供多功能会议住宿餐饮和休闲场所比如棋牌保龄球等，具体的层次安步是根据真实计算过程来获得。然后通过式合并测量值来生成状态估计。式在这里是式完全重复。最后通过式来获得估计协方误差。每次和成对后，系统重复用以前估计过去计划或预测新估值。这递归本质是滤波器大特色它实际应用比设计每次操作直接数据滤波器应用更为有效„‟。在过去所有过去测量值基础上滤波器递归代替当前估计。下面提供了滤波器操作完整图片，从和组合成前面图表。滤波器参数和调整在滤波器实际应用中，测量噪声协方差通常先于滤波器操作之前测量。测量值协方误差般是实际可能因为我们能够测量过程......”。

9、“.....系统噪声协方误差测定般是很困难，因为我们不能直接得到观测估计过程。有时候相关简单系统模型能产生可能结果，如果通过选择它注入足够不确定进入过程。确，在这种情况下，我们希望系统测量值是可信。在另种情况，无论我们是否选择个有理数参数，时间前级滤波器参数统计说通过调整滤波器参数和便能得到。这个调整经常离线操作，通常在系统中，另种明显滤波器般参考系统鉴定。机常量在前两节中，我们描述了离散和扩展滤波器基本形式，为了更好了解滤波器运算和性能，我们在这里举个简单例子。系统模型在这个简单例子中，我们估计个随机常标量，例如，电压。假设，我们能够获得测量常数，但是测量值是被均方根为白噪声破坏例如，从模拟到数字转换是不准确。在这个例子中，系统为线性差分方程其中，测量值∈，并定义在种状态不随时刻而变化，因此。这里没有控制输入，因此。噪声测量值为直接状态，于是。注意，我们在许多地方没有考虑下标，这是因为在简单模型中，各参数均为常数滤波器等式和参数等式为和等式为假设个很小系统变化，我们使。我们能够确定，但是为了更好调整滤波器，假定个很小但又不为值，下面我们会给出证明......”。