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卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程，依据滤波增益矩阵的变化，从测量数据中定量提取有效信息，修正状态参量，利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计，从而补偿噪声对数据的影响，有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析，并同多项式拟合方法比较，表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。