#卡尔曼滤波

该开源项目实现了基于误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)的GPS与IMU数据融合算法，旨在提高定位精度。项目包含完整代码实现、配置说明和数据处理流程，涵盖依赖库安装、编译运行、轨迹显示及误差分析等方面。此外，项目还提供了接入其他数据格式的指导，增强了算法的应用灵活性。相比单独使用IMU积分方法，该融合算法在定位精度上表现出明显优势。

StateSpaceModels.jl是基于Julia语言的开源时间序列分析库，专注于状态空间模型框架。该库实现了卡尔曼滤波、平滑和最大似然估计等核心算法，提供了指数平滑、未观测组件和SARIMA等预定义模型，同时支持用户自定义模型。此外，它还具备预测、模拟、缺失值处理和残差诊断等功能，为时间序列分析提供了全面的工具集。