一维不带噪声的卡尔曼滤波方程有五个，下面分析剩余的三个方程：
分析第一个例子，其中测量值和真实值之间的误差属于测量误差（使用准确性来描述），由于测量误差是随机的，我们可以使用方差来描述（表示距离均值的偏移程度），测量方程通常有传感器的供应商提供也可以通过校准得到，测量误差的方程实际上就是测量的不确定性，使用R来表示；
估计值与真实值之间的误差，我们称为估计误差，但是由于我们并不知道真实值，但是可以估计状态的不确定性，使用P来表示；
状态不确定性的描述
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方差和协方差矩阵：
- 方差（对于一维状态）或协方差矩阵（对于多维状态）是描述状态不确定性的常用指标。
- 方差表示单一状态变量的不确定性程度，协方差矩阵则描述多个状态变量之间的相关性和不确定性。
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概率分布：
- 假设状态变量服从某种概率分布（如高斯分布），可以用该分布的参数（均值和方差）来描述状态的不确定性。
- 高斯分布特别常用，因为其数学性质简洁且易于处；
测量不确定性R（测量误差） 就是测量值的方差
状态更新方程结合了俩个随机变量，分布是先验状态估计和测量值，卡尔曼滤波器是一种最优滤波器，它将两个随机变量结合起来，以最小化当前状态估计的不确定性；
当前状态估计是测量和先前状态估计的加权平均值；
将状态更新方程化简得到，系统当前状态其实就是先验估计值和测量值的加权平均值；
要求出最优估计值，其实就是最小化最优估计值的方差，为了得到对应的W1，对其进行求偏导使偏导为0；
化简得到了卡尔曼增益：
带入卡尔曼增益：
首先通过分析模型，状态外推方程，通过状态外推方程，推导出了协方差外推方程，令当前最优估计的方差最小，推导得到卡尔曼增益，再由卡尔曼增益球的协方差的更新方程；
此时我们的流程图如下所示:
下面我们举例说明：
估计一个房子的高度：
