python - 卡尔曼滤波器具有恒定方差

Question

我正在使用 Pykalman 来拟合单变量 (1d) 卡尔曼滤波器。虽然filter_state_means随着时间的推移不断变化，但filtered_state_covariance在采用几个数据点收敛后，它是恒定的。

这就是我正在做的事情：

import numpy as np
import pykalman
import matplotlib.pyplot as plt

dat = np.cumsum(np.random.normal(loc=0, scale=0.01, size=100))

kf = pykalman.KalmanFilter(n_dim_obs=1, n_dim_state=1, transition_matrices=[1],                                      
                     observation_matrices=[1], initial_state_mean=dat[0],                                       
                     initial_state_covariance=dat[0]**2, observation_covariance=np.eye(1),                                      
                     transition_covariance=np.eye(1))

state_means, state_covs = kf.filter(dat)

plt.plot(np.vstack(state_covs))

我究竟做错了什么 ？

谢谢你。