Domande taggate «kalman-filter»

Il filtro Kalman è un algoritmo per stimare il vettore medio e la matrice varianza-covarianza dello stato sconosciuto in un modello spaziale di stato.

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Passare dalla modellazione di un processo utilizzando una distribuzione di Poisson per utilizzare una distribuzione binomiale negativa?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Abbiamo un processo casuale che può-o-può-non si verificano più volte in un determinato periodo di tempo TTT . Abbiamo un feed di dati da un modello preesistente di questo processo, che fornisce la probabilità che si verifichino numerosi eventi nel periodo 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T . Questo modello …
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Come usare un filtro Kalman?
Ho una traiettoria di un oggetto in uno spazio 2D (una superficie). La traiettoria è data come una sequenza di (x,y)coordinate. So che le mie misurazioni sono rumorose e a volte ho ovvi valori anomali. Quindi, voglio filtrare le mie osservazioni. Per quanto ho capito filtro Kalman, fa esattamente quello …
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Perché la probabilità nel filtro Kalman viene calcolata utilizzando i risultati del filtro anziché i risultati più fluidi?
Sto usando il filtro Kalman in un modo molto standard. Il sistema è rappresentato dall'equazione di stato e dall'equazione di osservazione .xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1}yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} I libri di testo insegnano che dopo aver applicato il filtro Kalman e aver ottenuto le "previsioni a un passo" (o "stima filtrata"), dovremmo usarli per calcolare la …
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Spiegazione dei filtri Kalman nei modelli dello spazio degli stati
Quali sono i passaggi coinvolti nell'uso dei filtri Kalman nei modelli dello spazio degli stati? Ho visto un paio di formulazioni diverse , ma non sono sicuro dei dettagli. Ad esempio, Cowpertwait inizia con questo insieme di equazioni: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} dove e , sono le nostre …
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