deletions | additions       diff --git a/untitled.tex b/untitled.tex  index 51de617..ca49fa8 100644  --- a/untitled.tex  +++ b/untitled.tex 
...
\textit{Oh, an empty article!} \section{Алгоритм Калмана}   Фильтр Калмана~-— эффективный рекурсивный фильтр, который оценивает состояние линейной динамической системы по серии неточных измерений.Назван в честь Рудольфа Калмана.  \section{Постановка задачи}  Обозначим за $x_t$ величину которую мы считываем с датчика и которую необходимо отфильтровать. Уравнение этой величины\\  \begin{equation}   $x_k+1$ = x_k + astdt + \xi_k$  \end{equation}  Где a,s – параметры, $\xi_k$ – случайная величина, внешние влияния на движение.\\  Поскольку у датчика есть погрешность, мы получаем координату с погрешностью $\eta_k$\\  \begin{equation}  $z_k = x_k + \eta_k$  \end{equation}  Далее нам нужно найти фильтрованную величину $x^{opt}$. Для этого воспользуемся формулой\\  \begin{equation}   $x^{opt}_k = K\cdot z_{k+1} + (1-K)\cdot (x^{opt}_k + u_k)$   \end{equation}  где   \section{Код на MATLAB}  You can get started by \textbf{double clicking} this text block and begin editing. You can also click the \textbf{Text} button below to add new block elements. Or you can \textbf{drag and drop an image} right onto this text. Happy writing!