Howtosignalprocessing
- Jakie są różne etapy filtra Kalmana?
- Dlaczego filtr Kalmana jest optymalny?
- Jaka jest różnica między filtrem Kalmana a rozszerzonym filtrem Kalmana?
- Dlaczego warto używać Kalmana płynniejszego?
Jakie są różne etapy filtra Kalmana?
Filtr Kalmana można zapisać jako jedno równanie; Jednak najczęściej jest to konceptualizowane jako dwie odrębne fazy: „przewidy” i „aktualizacja”.
Dlaczego filtr Kalmana jest optymalny?
Filtr Kalmana jest statystycznie optymalny w pewnym sensie, że daje minimalny oszacowanie kowariancji błędu, na podstawie wszystkich dostępnych danych obserwacyjnych w obecnym kroku czasowym w systemie liniowym.
Jaka jest różnica między filtrem Kalmana a rozszerzonym filtrem Kalmana?
Filtr Kalmana (KF) to metoda oparta na rekurencyjnym filtrowaniu Bayesa, w którym zakłada się szum w systemie Gaussa. Rozszerzony filtr Kalmana (EKF) jest rozszerzeniem klasycznego filtra Kalmana dla układów nieliniowych, w których nieliniowość jest przybliżona za pomocą pochodnej pierwszego lub drugiego rzędu.
Dlaczego warto używać Kalmana płynniejszego?
Dobre powody wygładzania Kalmana są: Kalman gładkość zapewnia bardzo dobre wypowiedzi (i.mi. Wartości przypisane) dla brakujących wartości w szeregach czasowych. Kalman gładszy zapewnia bardzo dobre szacunki wektora państwowego w okresie historycznym.
