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Der heutige Artikel soll Ihnen beim Kauf der Kalman-Form der Filterungsfehler-Kovarianzmatrix helfen.
Genehmigt
Der Kalman-Filter (KF) ist ein rekursives Layout, das die aktuelle Preisnotierung eines Zustands sofort und auf Wunsch mit diesem Zustand an die Fehlerkovarianzmatrix weiterleitet. Der Filter verwendet optimal die alten aktualisierten Informationen, die über den Anfangszustand enthalten sind, der normalerweise durch die Messungen mit der Kalman-Ermittlungsmatrix von .Filter dargestellt wird.
Der Kalman-Filter (KF) ist ein rekursives Schema, das den aktuellen Schadenswert als Fehlerkovarianzmatrix in Bezug auf diesen Zustand multipliziert. Der Filter mischt das neue Wissen, das einfach die Messungen darstellt, am besten mit den alten Informationen, die im vorherigen Vorkommen enthalten sind, wenn es um die Kalman-Verstärkungsmatrix geht.
Der Error Covariance Calculator (ECM) ist ein Datensatz, der Zusammenhänge in Beobachtungsvarianzen zwischen allen verwendeten Ebenenpaaren ermittelt. Es wird als ein zweidimensionales, beeindruckendes Array der Größe NxN angegeben, wobei N eine Zahl ist, die direkten Ebenen in Produkten zur Suche nach personenbezogenen Daten zugeordnet ist.
Schätzung der Rauschkovarianz Qk, ganz zu schweigen von Rk
Die praktische Umsetzung unseres eigenen Kalman-Filters ist oft schwierig, da es besonders schwierig ist, a zu werden gute Schätzung der Rauschkovarianzmatrizen Qk und Rk. Umfangreiche Studien wurden durchgeführt, um die meisten dieser Kovarianzen aus allen Daten zu spekulieren. Eine Komponente davon wird als Autokovarianz-Komponente der kleinsten Quadrate (ALS) angesehen, die diese speziellen zeitverschobenen Autokovarianzen verwendet, die mit Routineaktivitätszahlen verbunden sind, um Kovarianzen zu leiten. Der GNU Octave- und Matlab-Code, der verwendet wird, um die Störungskovarianzmatrizen allein mit der ALS-Technik zu berechnen, wird online veröffentlicht, wobei derzeit die GNU General Public License verwendet wird. Ein Field-Kalman-Filter (FKF) wurde vorgeschlagen, der am besten geeignete Bayessche Algorithmus, der viele Schätzungen von Zuständen, Parametern, aber auch Kovarianzrauschen ermöglicht [28]. Die FKF-Formel ergibt eine rekursive Formulierung, gute Leseeinheit und relativ geringe Komplexität. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, dass der FKF-Algorithmus Ihre Alternative sein kann, damit Sie die Autokovarianz der Methode der kleinsten Quadrate verwenden.
Die erweiterte Kalman-Methode (EKF) ist normalerweise eine beliebte nichtlineare Zustandsschätzmethode für dynamische Modelle. Die Fehlerdesign-Kovarianzmatrix wird oft als Hilfestellung für Ihren eigenen Tuning-Parameter über Simply ekf angesehen, der von unseren täglichen Benutzern postuliert wird.
Einstellen des Kalman-Filters
Der ursprünglich 1960 von R. E. Kalman entwickelte Kalman-Filter liefert eine Spitzenschätzung dessen, wie der Mensch körperlich wird sich angesichts der grellen Entfernungen und unvollständigen Kenntnisse des Körpers ändern. Der Kalman-Filter ist in vielen Strategien genau das Gleiche wie die Methode der kleinsten Quadrate, aber er ist sehr viel später als ein Paket. Der Standard-Kalman-Filter ist standardmäßig für die Verwendung in linearen Auswahlen vorgesehen und wird in mehreren Branchen, einschließlich vieler Menüanwendungen, weit verbreitet verwendet. Artikulation mit der vollen nichtlinearen Dynamik basierend auf (2) zum nächsten Anweisungszeitpunkt. Die numerischen Ergebnisse, die in den Abschnitten 4 und 5 unten präsentiert werden, werden normalerweise mit dieser Methode erhalten.
Genehmigt
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Quadratwurzelfilterung
At Apollo hatten sie besonders kleine Programmwörter – Bits zur Darstellung eines Bündels mit Fließkomma – für Ihren ultimativen Bordcomputer. Infolgedessen waren Unternehmen sehr anfällig, sodass die Menschen die Filtermissverständnisse, die Männer und Frauen in der Simulation gefunden haben, zusammenfassen können. Sie versuchten viele Geheimnisse und Techniken, um dieses Dilemma zu umgehen, und / oder die alten Bücher beschreiben immer noch die Art der gleichen Tricks. Barrierefreiheits-Hacks bringen jedoch (wenig überraschend) ihre eigenen Belastungen mit sich. Die richtige Entscheidung war, ein Mädchen namens James E. Potter zu finden. In jeder Entwicklung von Computern bestimmt die Anzahl der Aufgaben die Größe eines Codes, der spezifisch dargestellt werden kann. Jedes zusätzliche Doppelbit verdoppelt ihre gerade darstellbare Zahl (dies ist buchstäblich exklusiv für Ganzzahlen, aber ähnlich für Flugpunkttypen). Wenn Sie sich jedoch vorstellen, das Konzept mit (x) zu speichern, haben sie das Konzept mit (sqrtx) gespeichert. Die Quadratwurzel erfordert eine kleinere große Auswahl an Größen; Somit kann unsere Organisation für die identische Satzgröße in einem Computer ein viel größeres (x) darstellen. Natürlich können wir (sqrtx) mit (sqrty) nicht mit der gleichen Mathematik mischen, also würde es mehr Aufwand erfordern, die Quadratwurzelbedingung beizubehalten. Allerdings hat Potter, der das ganze Wochenende von der Arbeit nach Hause gefahren ist, einen guten, eleganten Weg gefunden, dies zu tun, indem er Kalman-Filter verwendet. Ich, am häufigsten mit Kurs verbunden, gebe die Ableitung der jeweiligen Kovarianz-Aktualisierungsgleichung an. Ich werde dies alles so ausführlich wie möglich machen, ohne Strategien wird es in der Tat lang erscheinen. Einige von Ihnen mögen es vielleicht im Detail glauben, aber auf der anderen Seite wird es einer Reihe von Menschen helfen, die es besser verstehen.
