Questions marquées «kalman-filter»

Le filtre de Kalman est un algorithme d'estimation du vecteur moyen et de la matrice de variance-covariance de l'état inconnu dans un modèle d'espace d'états.




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Passer de la modélisation d'un processus à l'aide d'une distribution de Poisson pour utiliser une distribution binomiale négative?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Nous avons un processus aléatoire qui peut ou mai ne pas se produire plusieurs fois dans une période de temps définie . Nous avons un flux de données à partir d'un modèle préexistant de ce processus, qui fournit la probabilité qu'un certain nombre d'événements se produisent dans la période …


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Différence entre les modèles de Markov cachés et le filtre à particules (et le filtre de Kalman)
Voici ma vieille question Je voudrais demander si quelqu'un connaît la différence (s'il y a une différence) entre les modèles de Markov cachés (HMM) et le filtre à particules (PF), et par conséquent le filtre de Kalman, ou dans quelles circonstances nous utilisons quel algorithme. Je suis étudiant et je …



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Comment utiliser un filtre Kalman?
J'ai une trajectoire d'un objet dans un espace 2D (une surface). La trajectoire est donnée comme une séquence de (x,y)coordonnées. Je sais que mes mesures sont bruyantes et j'ai parfois des valeurs aberrantes évidentes. Donc, je veux filtrer mes observations. Pour autant que je comprenne le filtre Kalman, il fait …




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Pourquoi la probabilité dans le filtre de Kalman est-elle calculée en utilisant des résultats de filtre au lieu de résultats plus fluides?
J'utilise le filtre de Kalman d'une manière très standard. Le système est représenté par l'équation d'état xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1} et l'équation d'observation yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} . Les manuels scolaires enseignent que , après l' application du filtre de Kalman et d' obtenir les « prévisions d' une étape à venir x^t|t−1x^t|t−1\hat{x}_{t|t-1} (ou "estimation filtrée"), …

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Pourquoi la prévision des modèles ARMA est-elle effectuée par un filtre de Kalman
Quels sont les avantages d'exprimer un modèle ARMA en tant que modèle d'espace d'état et de faire des prévisions à l'aide d'un filtre de Kalman? Cette méthodologie est par exemple utilisée dans l'implémentation SARIMAX de modèles de statistiques python: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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Expliquer les filtres de Kalman dans les modèles d'espace d'état
Quelles sont les étapes de l'utilisation des filtres de Kalman dans les modèles d'espace d'état? J'ai vu quelques formulations différentes , mais je ne suis pas sûr des détails. Par exemple, Cowpertwait commence par cet ensemble d'équations: 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} où et , sont nos estimations inconnues …

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