1、卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。
2、在卫星导航与机器人技术的交汇处，卡尔曼滤波作为数据融合的瑰宝，首次崭露头角。它专为非线性高斯系统设计，如GPS和IMU数据的无缝整合，其计算效率令人瞩目。在研究SLAM（同时定位与映射）时，预测与测量更新的双剑合璧，是理解和实践卡尔曼滤波的关键步骤。
3、卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具。
4、简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。
在OASIS montajTM软件投入市场之后，Geosoft公司一直致力于增加新的应用功能，其中包括位场数据深度自动反演的欧拉反褶积软件，处理和分析网格数据的MAGMAP2D-FFT系统，处理多频航电数据的HEM系统，提取和显示均匀半空间和薄板模型结果。目前，正在开发地球化学解释系统。 High-Sense地球物理公司采用了SARNAV（寻找和营救导航）系统。
重磁数据处理应用程序中已对边部数据采取了外延加权处理，但为减少转换边界畸变效应，资料准备时对评价区周边均扩充了几千米范围。数据处理区域为矩形域，其中省外部分的重力数据为1：50万区调资料。 根据网格数据处理要求，采用空间自协方差最优内插法——Kriging插值法对原始数据进行了网格化运算。
主要有场论、电磁学、地震勘探、重力勘探、磁法勘探、瞬变电磁勘探、放射性勘探等。另外，必须学的还有数学、应用数学、物理、化学（特别是电化学）、GIS等。
1、接下来，传感器的读取过程可以被简单概括为四个步骤：信号采集。传感器感知到环境中某种特定物理量的变化后，会转换成与这个物理量相应的电信号。信号放大。传感器为了提高信号的相对强度，通常会在信号处理器中对信号进行放大处理。信号滤波。
2、接下来，利用单片机内置的模数转换器（ADC）功能，将传感器产生的电压信号转化为数字信号。ADC的作用是将模拟信号精确地转化为单片机可以识别的数值形式，使单片机能够读取并解析这些数据。编程读取与处理 最后，运用单片机的编程语言，执行读取操作。
3、传感器收集数据的原理很简单：通过传感器发射出去的信号与物体的特性相互作用，使传感器感受到物体的信息，并将信息转化为数字信号储存在传感器中。传感器可以根据其监测目标的需求调整监测频率和灵敏度，并且可以储存大量的数据，同时还可以通过通讯线路将数据传输到物联网的云端。
