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实现卡尔曼滤波器以平滑来自deviceOrientation API的数据

我正在尝试平滑我从deviceOrientation API获取的数据,以便在浏览器中创建Google Cardboard应用程序.

我正在将加速度计数据直接输入到ThreeJs相机旋转中,但是我们在信号上产生了很多噪音,导致视图抖动.

有人建议使用卡尔曼滤波器作为处理平滑信号处理噪声的最佳方法,我在gitHub上找到了这个简单的Javascript库

https://github.com/itamarwe/kalman

然而它在文档上真的很轻松.

我知道我需要通过提供Vector和3矩阵作为参数来创建一个Kalman模型,然后再次使用矢量和矩阵作为时间范围内的参数来更新模型.

我也理解卡尔曼滤波器方程有几个不同的部分:当前估计位置,卡尔曼增益值,来自方向API的当前读数和先前估计的位置.

我可以看到3D空间中的一个点可以被描述为一个Vector,因此任何位置值,例如估计位置或当前读数都可以是Vector.

我不明白的是这些部分如何被翻译成矩阵以形成Javascript库的参数.

javascript device-orientation kalman-filter virtual-reality

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