Недавно я применил фильтр Калмана на простом примере измерения положения частиц со случайной скоростью и ускорением. Я обнаружил, что фильтр Калмана работает хорошо, но потом спросил себя, в чем разница между этим и просто скользящим средним? Я обнаружил, что если я использовал окно из примерно 10 выборок, то скользящая средняя превзошла фильтр Калмана, и я пытаюсь найти пример, когда использование фильтра Калмана имеет преимущество перед простым использованием скользящей средней.
Мне кажется, что скользящее среднее намного более интуитивно понятно, чем фильтр Калмана, и вы можете применять его вслепую к сигналу, не беспокоясь о механизме пространства состояний. Я чувствую, что мне здесь не хватает чего-то фундаментального, и буду признателен за любую помощь, которую кто-то может предложить.