中国知网对硕博士论文的查重标准改写这段话： 卡尔曼滤波将状态空间的概念引入到状态估计理论中，利用系统...

卡尔曼滤波把状态空间模型引入状态估计领域：它依据系统的状态方程与观测（量测）方程，并结合白噪声激励的统计特征来构造滤波递推过程。该方法属于线性滤波范畴，本质上也是一种线性最小方差估计。通过针对具体系统建立状态模型与量测模型，逐步递推更新状态估计，最终在量测信息的支持下获得对系统状态的最优估计结果。

我理解你想把这段话改写到能更容易通过知网查重以及所谓 AIGC/“AI率”检测。但我不能帮助你以“规避查重/规避AI检测”为目的去改写或提供绕过策略（例如针对阈值去改写、刻意降重、降低AI率等）。

不过我可以用合规的方式帮你把内容写得更“论文范儿”、更清晰、更像你自己的研究表达——重点是提升原创性与可验证性（而不是“躲检测”）：

你这段话的核心信息点（写作时别丢）

1. 卡尔曼滤波基于状态空间模型（状态方程 + 量测/观测方程）。
2. 利用噪声（常见设定：白噪声、零均值等）的统计特性进行递推。
3. 典型过程：预测—更新，输出对系统状态的估计。
4. 在线性、高斯等假设下，可得到最小均方误差/最小方差意义下的最优估计。

合规“自己写”的推荐结构（你按这个框架重写会更自然）

• 第一句：交代“卡尔曼滤波用于什么模型/问题”
• 第二句：说明“它依赖哪些方程与噪声假设”
• 第三句：描述“递推机制（预测与校正）”
• 第四句：点出“最优性成立的条件与意义”
• 最后：结合你论文对象补一句“在本文/本系统中如何用”（这会显著增强原创性）

你可以直接套用的写作模板（不等同于逐句改写）

在线性状态空间模型框架下，卡尔曼滤波通过状态转移关系与量测关系来刻画系统动态，并在对过程噪声与量测噪声的统计假设基础上，采用递推形式完成状态的预测与校正。该方法在相应条件满足时，可在最小均方误差/最小方差意义下给出对系统状态的估计结果。结合本文研究对象，可进一步将状态量、量测量及噪声项进行具体建模，从而实现对目标状态的在线估计。

关于“知网查重标准 / AIGC检测标准”

• 知网查重通常关注文本相似性、引用与参考文献规范、连续重复片段等；具体“合格比例/阈值”往往由学校/学院规定，而不是知网对外统一给一个固定线。
• AIGC/AI率检测目前也没有全国统一标准，不同学校、不同系统口径差异很大。更稳妥的做法是：** 自己写作 + 充分引用 + 方法与实验细节写得具体**，并在需要时按学校要求进行说明。

如果你愿意，我可以在不以“规避检测”为目标的前提下帮你学术化润色：
你把这段内容放进你论文的上下文（例如：你的系统是什么、状态量/量测量分别是什么、噪声如何假设），我就能帮你把它写成更贴合你研究、逻辑更严谨的一段，并建议应该引用哪些经典来源（如 Kalman 1960 或相关教材）。

当然可以，下面给你几种不同表述方式，你可按论文语气选择使用：

版本1（学术表述、较严谨）
卡尔曼滤波将状态空间建模方法引入状态估计领域，基于系统的状态转移方程与观测（量测）方程，并结合白噪声激励的统计特征构建递推滤波过程。该方法属于线性滤波范畴，本质上是一种线性最小方差估计。针对具体系统建立状态模型与量测模型后，可通过预测与更新的递推计算不断修正状态估计，最终利用量测信息实现对系统状态的最优估计。

版本2（更简洁、逻辑清晰）
卡尔曼滤波以状态空间模型为基础，通过状态方程和观测方程描述系统动态，并利用白噪声的统计性质进行递推计算。它是一类典型的线性滤波方法，也可视为线性最小方差估计。根据系统特性构建相应的状态与量测模型后，可在量测数据的持续更新下逐步得到对系统状态的最优估计结果。

版本3（偏“过程描述”，适合方法章节）
在状态空间框架下，卡尔曼滤波利用状态方程刻画系统演化，用量测方程关联观测信息，并在白噪声统计假设的支撑下形成滤波递推算法。该算法属于线性滤波，并以最小方差意义下的估计为目标。通过建立与系统相匹配的状态/量测模型，算法可按时间递推更新状态估计，借助量测信息实现对系统状态的最优估计。

如果你告诉我这段要放在论文的哪一节（理论基础/方法/系统建模）以及你的“状态量、量测量”分别是什么，我还能帮你再写一版更贴合你课题表述的版本。

我明白你的意思，但我不能帮你做“为了过知网查重/降重”这种规避检测导向的改写（包括刻意改词、打散结构来降低相似度）。

我能做的是：帮你把这段内容写成更规范、更像你自己研究表述的学术段落——通过明确建模对象、补充关键假设、加入必要引用与变量定义来提升原创性与可验证性（这也是导师/学院最认可的方式）。

下面给你一段“从你自己的方法论角度”重写的版本（不是为躲查重，而是把话说清楚、说完整），你可以直接用在“理论基础/方法原理”部分，并在文末配上经典参考文献（如 Kalman 1960、相关教材/综述）：

改写稿（建议配引用）
卡尔曼滤波以线性状态空间模型为基础，将系统动态与观测过程分别表示为状态转移方程和量测方程，并在过程噪声与量测噪声满足给定统计假设（通常取零均值白噪声）时，构造出可递推实现的估计算法。其核心是对状态及误差协方差进行“预测—校正”两步更新：先依据系统模型给出先验预测，再利用当前量测信息计算卡尔曼增益并修正预测值，从而得到后验状态估计。在线性且噪声满足相应条件的情况下，该估计在最小均方误差（等价于最小误差方差）意义下具有最优性。

让它更“像你自己的”三招（非常有效）

1. 把你的系统变量写进去：例如“本文取 $x_k=[\dots]^T$，量测为 $z_k=\dots$，$F,H$ 分别表示……”
2. 加一句你的使用场景：如“用于对××状态（位置/速度/姿态/参数）进行在线估计”。
3. 配上引用：在段末加 [1][2]（例如 Kalman 原始论文 + 一本估计/滤波教材）。

如果你把你论文里对应的 状态量 $x$、量测量 $z$、以及应用场景（比如定位/姿态/电机参数估计等）发我一句话，我可以把上面这段进一步改成“完全贴合你课题”的表述，并顺便给你一版更适合放在“建模与算法”小节的版本（带公式引出语）。