Howtosignalprocessing
- Apa itu Kalman melicinkan?
- Mengapa Menggunakan Kalman Lancar?
- Bolehkah anda menerangkan cara menggunakan peramalan siri penapis untuk siri masa?
- Mengapa penapis Kalman lebih baik?
Apa itu Kalman melicinkan?
Penapis Kalman dan Smoother adalah satu set persamaan yang cekap mengira pengedaran posterior ke atas keadaan laten model ruang negara linear yang diberikan beberapa data yang diperhatikan. Persamaan Kalman tidak menjalankan pembelajaran.
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.
Bolehkah anda menerangkan cara menggunakan peramalan siri penapis untuk siri masa?
Algoritma Penapis Kalman menggunakan siri pengukuran yang diperhatikan dari masa ke masa, mengandungi bunyi bising dan ketidaktepatan lain, dan menghasilkan anggaran pembolehubah yang tidak diketahui. Anggaran ini cenderung lebih tepat daripada yang berdasarkan pengukuran tunggal sahaja.
Mengapa penapis Kalman lebih baik?
Penapis Kalman digunakan untuk secara optimum menganggarkan pembolehubah kepentingan apabila mereka tidak dapat diukur secara langsung, tetapi pengukuran tidak langsung tersedia. Mereka juga digunakan untuk mencari anggaran terbaik negeri dengan menggabungkan pengukuran dari pelbagai sensor dengan kehadiran bunyi bising.
