python中的卡尔曼平滑器

我的数据

我已经画了图表和上/下包络线。 接下来，我想对u/l包络线应用Kalman平滑器。

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有关于卡尔曼平滑器的合适例子吗？

这是我的内核滤波器的实现，在我的数据上运行良好。这段代码是基于我希望这有帮助

1    14.7
2    14.58
3    14.82
4    14.59
5    14.67
...  ...
150  13.76

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在这种情况下，不确定性是方差，因为它是单变量。在我的数据格式中，哪个值输入x，p，z，r？1,2,3…=x/14.7,14.58,14.82…=y我怎样才能找到不确定性？差异？@Gal_tab我建议您通过所附的链接或任何好的书面教程来了解数据的参数。thx供您回答如果答案符合您的目的，请您投票表决好吗@Gal_标签

def kalmanfilter(x,p,z,r):
    # p - estimate unceratininty 
    # r - measurement unceratininty ( σ2 )  
    # z - Measured System State

    # Kalman gain calculation
    K =  p/(p+r)
    # estimate current state
    x1 = x + K*(z-x)
    # update current estimate uncertainity
    p1 = (1-K)*p

    return (x1,p1)