Howtosignalprocessing
- Apakah peringkat yang berbeza dalam penapis Kalman?
- Mengapa Penapis Kalman adalah optimum?
- Apakah perbezaan antara penapis Kalman dan penapis Kalman yang dilanjutkan?
- Mengapa Menggunakan Kalman Lancar?
Apakah peringkat yang berbeza dalam penapis Kalman?
Penapis Kalman boleh ditulis sebagai persamaan tunggal; Walau bagaimanapun, ia paling sering dikonseptualisasikan sebagai dua fasa yang berbeza: "Ramalan" dan "Kemas kini".
Mengapa Penapis Kalman adalah optimum?
Penapis Kalman secara statistik optimum dalam erti kata bahawa ia memberikan anggaran kovarians ralat minimum, berdasarkan semua data pemerhatian yang ada pada langkah masa ini di bawah sistem linear.
Apakah perbezaan antara penapis Kalman dan penapis Kalman yang dilanjutkan?
Penapis Kalman (KF) adalah kaedah berdasarkan penapisan Bayesian rekursif di mana bunyi dalam sistem anda diandaikan Gaussian. Penapis Kalman yang dilanjutkan (EKF) adalah lanjutan penapis Kalman klasik untuk sistem bukan linear di mana tidak linear dianggarkan menggunakan derivatif pesanan pertama atau kedua.
Mengapa Menggunakan Kalman Lancar?
Sebab yang baik untuk melicinkan Kalman adalah: Kalman Smoother memberikan imputasi yang sangat baik (i.e. nilai yang dicetuskan) untuk nilai yang hilang dalam siri masa anda. Kalman Smoother memberikan anggaran yang sangat baik tentang vektor negeri dalam tempoh bersejarah.
