В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Много людей, в первый раз сталкивающихся в работе с датчиками, склонны считать, что получаемые показания — это точные значения. Некоторые вспоминают, что в показаниях всегда есть погрешности и ошибки. Чтобы ошибки в измерениях не приводили к ошибкам в функционировании системы в целом, данные датчиков необходимо обрабатывать. На ум сразу приходит словосочетание “фильтр Калмана”. Но слава этого “страшного” алгоритма, малопонятные формулы и разнообразие используемых обозначений отпугивают разработчиков. Постараемся разобраться с ним на практическом примере.

^{Итоговый результат — ключ размером с флешку}

Повсеместное шифрование и, как следствие, обилие ключей заставляет задуматься об их надежном хранении. Хранение ключей на внешних устройствах, откуда они не могут быть скопированы, уже давно считается хорошей практикой. Я расскажу о том, как за 3$ и 2 часа сделать такой девайс.