维特比算法（Viterbi Algorithm）是一种动态规划算法，通常用于在隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）或类似的概率图模型中找到最可能的状态序列。这个算法的主要应用包括语音识别、自然语言处理、编码理论等领域。

在HMM中，观察到的数据序列通常被认为是由一个不可见的状态序列产生的，而维特比算法的目标是找到给定观察数据的最可能的状态序列，即具有最大似然性的状态序列。

维特比算法通过在状态转移概率和观察概率之间进行动态规划，逐步构建最可能的状态序列。它具有高效的计算性能，特别适用于处理长序列和大状态空间的问题。

將維特比演算法想像成一個人，即使有些單字拼字錯誤，也能找出正確的故事。他們透過查看附近的單字並糾正錯誤來做到這一點，以使故事更有意義。

卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种用于估计系统状态的数学方法。它通过将测量数据与系统动态模型相结合，提供了一种有效的方式来估计隐藏状态的值，即使测量数据包含噪声。

卡尔曼滤波器广泛用于各种应用，包括导航系统、控制系统、机器人技术等领域。它的主要优点是能够在不断收到新的测量数据时，实时地更新状态估计，以提供更准确的状态估计值。

將卡爾曼濾波器想像為一個對某物位置做出正確猜測的人。猜測時會考慮新舊資訊。

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