Bayesian_filter:：Covariance_scheme类引用

#包括<covFlt.hpp公司>

Bayesian_filter:：Covariance_scheme的继承图：

公共成员功能
	协方差_方案（标准：：size_t x_size，标准：：size_t z_initialsize=0）
协方差_方案&	操作员=（常数协方差_方案&)
空隙	初始化()
空隙	更新()
浮子	预测(线性预测模型&f）
浮子	预测(高斯预测模型&f）
浮子	观察_创新(Linrz不相关观测模型&h、 常数FM:：Vec&s）
浮子	观察_创新(线性相关观测模型&h、 常数FM:：Vec&s）
公共成员职能继承自贝叶斯过滤器：：Extended_kalman_filter
事实上的浮子	观察(Linrz不相关观测模型&h、 常数FM:：Vec&z）
事实上的浮子	观察(线性相关观测模型&h、 常量调频：：视频&z）
公共成员职能继承自贝叶斯过滤器：：Bayes_base
虚拟的	~贝叶斯基础()=0
公共成员职能继承自贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器
	卡尔曼状态滤波器（标准：：size_t x大小）
空隙	初始卡尔曼（常数FM:：Vec&x个，常量FM:：符号矩阵&X（X）)
公共成员职能继承自贝叶斯过滤器：：状态过滤器
	状态过滤器（标准：：size_t x大小）

公共属性
FM:：SymMatrix	S公司
FM:：SymMatrix	硅
FM:：矩阵	W公司
公共属性继承自贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器
FM:：SymMatrix	X（X）
数字键（_R）	rc限制
公共属性继承自贝叶斯过滤器：：状态过滤器
FM:：Vec	x个

受保护的成员函数
空隙	观察_大小（标准：：size_t z_size）
受保护的成员函数继承自贝叶斯过滤器：：Extended_kalman_filter
	扩展卡尔曼过滤器()
受保护的成员函数继承自贝叶斯过滤器：：Linrz_kalman_filter
	Linrz_kalman_过滤器()

受保护的属性
FM:：行矩阵	温度X
标准：：size_t	last_z大小

其他继承成员
公共类型继承自贝叶斯过滤器：：Bayes_base
类型定义贝叶斯滤波器矩阵：：浮点	浮子
继承自的静态公共成员函数贝叶斯过滤器：：Bayes_base
静态空隙	错误（常数数字异常（_E）&a）
静态空隙	错误（常数逻辑异常（_E）&a）

建造商和解构商文件

贝叶斯过滤器：：协方差模式：：协变模式	(	标准：：size_t	x大小,
		标准：：size_t	z初始大小=0
	)

工具书类last_z大小、和observe_size（）.

成员功能文档

无效Bayesian_filter:：协方差_方案：：初始化 ( )

事实上的

机具贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器.

工具书类贝叶斯过滤器：：贝叶斯基础：：error（）,贝叶斯滤波器矩阵：：isPSD（）、和贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：X.

贝叶斯基础：：浮点贝叶斯滤波器：：协方差_模式：：观测_更新 ( Linrz不相关观测模型&  小时, 常量FM:：Vec&  秒  )

事实上的

机具Bayesian_filter:：扩展卡尔曼滤波器.

工具书类贝叶斯过滤器：：Numerical_rcond:：check_PD（）,贝叶斯过滤器：：贝叶斯基础：：error（）,贝叶斯滤波器：：Jacobian_observe_model:：Hx,贝叶斯滤波器矩阵：：noalias（）,observe_size（）,贝叶斯滤波器矩阵：：prod_SPD（）,贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：rclimit,S公司,硅,贝叶斯滤波器矩阵：：UdUinversePD（）,W公司,贝叶斯过滤器：：状态过滤器：：x,贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：X、和贝叶斯滤波器：：Uncorrelated_additive_observe_model:：Zv.

贝叶斯基础：：浮点贝叶斯滤波器：：协方差_模式：：观测_更新 ( 线性相关观测模型&  小时, 常量FM:：Vec&  秒  )

事实上的

机具贝叶斯过滤器：：Extended_kalman_filter.

工具书类贝叶斯过滤器：：Numerical_rcond:：check_PD（）,贝叶斯过滤器：：贝叶斯基础：：error（）,贝叶斯滤波器：：Jacobian_observe_model:：Hx,贝叶斯滤波器矩阵：：noalias（）,observe_size（）,贝叶斯滤波器矩阵：：prod_SPD（）,贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：rclimit,S公司,硅,贝叶斯滤波器矩阵：：UdUinversePD（）,W公司,贝叶斯过滤器：：状态过滤器：：x,贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：X、和贝叶斯过滤器：：Correlated_additive_observe_model:：Z.

void Bayesian_filter:：协方差_模式：：observe_size ( 标准：：size_t z _大小 )

受保护的

工具书类last_z大小,S公司,硅,W公司、和贝叶斯过滤器：：状态过滤器：：x.

被引用协方差_方案（）、和observe_innovation（）.

协方差_方案&贝叶斯过滤器：：协方差模式：：运算符=

(

常量协方差_方案&

一

)

贝叶斯基础：：浮点贝叶斯过滤器：：协方差模式：：预测 ( 线性预测模型&  （f） )

事实上的

机具Bayesian_filter:：林兹过滤器.

工具书类贝叶斯过滤器：：加法预测模型：：f（）,贝叶斯滤波器：：Linrz_predict_model:：Fx,贝叶斯滤波器：：加法预测模型：：G,贝叶斯滤波器矩阵：：noalias（）,贝叶斯滤波器矩阵：：prod_SPD（）,贝叶斯过滤器：：加法预测模型：：q,温度X,贝叶斯过滤器：：状态过滤器：：x、和贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：X.

贝叶斯基础：：浮点贝叶斯过滤器：：协方差模式：：预测

(

高斯预测模型&

（f）

)

工具书类贝叶斯滤波器：：高斯预测模型：：G,贝叶斯滤波器矩阵：：noalias（）,贝叶斯滤波器矩阵：：prod_SPD（）,贝叶斯滤波器：：高斯预测模型：：q,温度X、和贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器：：X.

void Bayesian_filter:：协方差_模式：：更新 ( )

事实上的

机具贝叶斯过滤器：：卡尔曼状态过滤器.

成员数据文档

标准：：size_t贝叶斯过滤器：：协方差模式：：last_z_size

受保护的

被引用协方差_方案（）、和observe_size（）.

FM:：SymMatrix贝叶斯过滤器：：协方差模式：：S

被引用观察_创新（）、和observe_size（）.

FM:：SymMatrix贝叶斯滤波器：：协方差模式：：SI

被引用observe_innovation（）、和观察_大小（）.

FM:：行矩阵贝叶斯过滤器：：协方差模式：：tempX

受保护的

被引用预测（）.

FM:：矩阵贝叶斯过滤器：：协方差模式：：W

被引用观察_创新（）、和观察_大小（）.

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