Все примеры, которые я видел в документации pykalman, работают с заданным набором данных, я блуждал, как это может быть используется путем подачи одного наблюдения в то время, принимая во внимание временную дельту.
Из документации:
from pykalman import KalmanFilter
import numpy as np
kf = KalmanFilter(transition_matrices = [[1, 1], [0, 1]], observation_matrices = [[0.1, 0.5], [-0.3, 0.0]])
measurements = np.asarray([[1,0], [0,0], [0,1]]) # 3 observations
kf = kf.em(measurements, n_iter=5)
(filtered_state_means, filtered_state_covariances) = kf.filter(measurements)
(smoothed_state_means, smoothed_state_covariances) = kf.smooth(measurements)
filter_update
a> кажется, соответствует тому, что вам нужно... - person jdehesa   schedule 23.03.2018