Liikkuva Keskiarvo Kalman

Olen yrittänyt ymmärtää Kalman-suodattimia Tässä ovat muutamia esimerkkejä, jotka ovat auttaneet minua tähän mennessä. Käytä algoritmia arvioimaan jonkin verran jatkuvaa jännitettä. Kuinka Kalman-suodattimen käyttäminen voisi olla parempi kuin pelkästään juoksevan keskiarvon pitäminen. Nämä esimerkit yksinkertaisesti yksinkertaistavat käyttöä suodattimen tapauksia. Jos näin on, mikä on esimerkki, jossa juokseva keskiarvo ei riitä. Esimerkiksi, harkitse seuraavaa Java-ohjelmaa ja tuottoa Kalmanin ulostulo ei vastaa keskimäärin, mutta ne ovat hyvin lähellä Miksi valita toinen toisistaan. OIs se yksinkertaistuu Esimerkiksi harhaanjohtava kuin kouluttaa. Jos niin, mikä on esimerkki, jossa juokseva keskiarvo ei riitä. Joka tapauksessa, kun signaali muuttuu. Kuvitelkaa liikkuvan ajoneuvon Laskettaessa keskiarvo tarkoittaa, että oletamme signaalin arvon mistä tahansa hetkestä yhtä tärkeänä Ilmeisesti se on väärä Intuition sanoo, viimeinen mittaus on luotettavampi kuin yksi tunti ennen. Erittäin mukava esimerkki kokeilemaan on muotoa frac Se on yksi tila, joten yhtälöt eivät voineet saada monimutkaisia. Diskreettisessä ajassa se voisi näyttää kuten tässä. On koodi, joka käyttää sitä Olen pahoillani, että se on Matlab, en didn t Python äskettäin. On joitain vihjeitä. Aina asettaa Q ja R suurempi kuin nolla Case Q 0 on erittäin huono esimerkki sanot suodattimen siellä ei ole häiriötä, joka vaikuttaa pl matemaattisesti ottaen Kk: sta 0: een, koska tiedämme, että malleja ei t kuvaa todellisuutta täydellisesti. Experiment some model inaccuracy - modelError. Change initial guess of state xpost 1 ja näe kuinka nopeasti se konvergoi eri Q, R ja initial Ppost 1. Tarkista, kuinka suodattimen vahvistus K muuttuu ajan funktiona riippuen Q: stä ja R.: sta. Vastaus 3.10. klo 22 37. Itse asiassa ne ovat samat jotain tietyssä mielessä näytän jotain Kalman-suodattimen taakse ja olet yllättynyt. Katsokaa seuraavaa yksinkertaisinta estimointiongettia. Olemme antaneet sarjan mittausta z1, z2, cdots, zk, tuntematonta vakiota. Oletamme, että lisäaine malli alkaa zi x vi, i 1,2, cdots, k. 1, missä vi ovat mittausäänet Jos mikään muu ei ole tiedossa, niin jokainen on samaa mieltä siitä, että kohtuullinen estimaatti x: lle annettujen k-mittausten perusteella voidaan antaa aluksi hat k frac sum zi. Now voimme kirjoittaa uudelleen eq 2: n yläpuolelle yksinkertaisella algebralla manipulointia, jotta pääset alkuun hat k hat frac zk-hat. 3-pääte 3, joka on yksinkertaisesti Eq 2 rekursiivisessa muodossa ilmaistuna, on mielenkiintoinen tulkinta. Se kertoo, että parhaan estimaatin x k: n mittauksen jälkeen on paras estimaatti x: n jälkeen k-1 mittausten jälkeen sekä korjaava aika. Korjausvaatimus on erotus mitä odotat mitataksenne k-1 mittauksen perusteella, eli mitä todella mitat zk. Jos me merkitsemme korjauksen frac Pk: ksi, sitten taas yksinkertaisesti algebrallinen manipulaatio voi kirjoittaa Pk: n rekursiivisen muodon aluksi Pk P - PP 1 P. Uskokaa tai älkää, Eqs 3-4 voidaan tunnistaa Kalmanin suodatusyhtälöiksi tässä yksinkertaisessa tapauksessa. Jokainen keskustelu on tervetullutta. Halutessasi antaa makua, katso tätä kirjaa. Olen Grewal Andrews, MatLab, myös Grewal Weill Andrews GPS. Tämä on perustavanlaatuinen esimerkki GPS: stä. Tässä on yksinkertaistettu esimerkki, haastattelin työpaikkaa, jossa he olivat kirjoittaneet ohjelmiston, jolla seurattiin kaikkia kuorma-autoja, jotka menivät sisään ja ulos valtavasta jakelupiha-alueesta, Walmartista tai vastaavista. Heillä oli kahta tyyppiä tietoa RFID-laitteen asettamisesta kuhunkin kuorma-autoon, heillä oli melko hyvät tiedot kunkin trukin kulkemisesta mittauksilla, joita oli mahdollista monta kertaa sekunnissa, mutta lopulta kasvoivat virheellisesti, samoin kuin olennaisesti ODE-approksimaatio. siirrä kuorma-auton GPS-sijainti, joka antaa erittäin hyvän puolueettoman sijainnin, mutta jolla on suuri vaihtelu, saat paikan 100 metrin sisällä tai jotain. Kuinka yhdistää nämä Kalmanin suodattimen pääkäyttö, kun sinulla on kaksi tietolähdettä vastakkaisten tyyppisten virheiden antaminen Omat ideani, jonka olisin kertonut heille, olisivatko he olleet maksaneet minulle, oli sijoitettava laite kuhunkin puoleen, jossa ohjaamo täyttäisi perävaunun ja antaisi tämänhetkisen kääntöradin Tämä olisi voitu integroida antamaan erittäin hyvä lyhyet tiedot ajosuunnasta, joka suuntautui. No niin, he tekevät lähes kaiken liikkuvan nykyään. Ajattelin, että söpö oli maatiloja Intiassa ja seurasi, missä traktorit olivat Th Liikkuvan ruumiin ei tarvitse liikkua nopeasti samojen kysymysten aikaansaamiseksi. Tietenkin ensimmäinen tärkeä käyttö oli NASA Apollo - projekti Isäni tapasi Kalmanin jossain vaiheessa isä työskenteli lähinnä navigoinnissa, aluksi armeijan ohjuksia myöhemmin sukellusveneitä laivastolle. Vastaus 22 heinäkuu 12 klo 19 25. Vastaavuus pysyy vain tietyissä malleissa, esim. sattumanvarainen kävelymelu. EPMA tai paikallinen lineaarinen trendi. talvi-talvet EWMA valtion tilaa mallit ovat paljon yleisempiä kuin mukautetut tasoittajat Myös alustus on Jos haluat tarttua satunnaiseen kävelymeluun, etkä ole perehtynyt Kalman-suodattimeen, saatat olla parempi kuin EWMAs Dr G lokakuu 5 11 klo 8 01. Käynnistä Kalman-suodattimen vastaavuus EWMA: n kanssa on vain satunnaisen kävelyn ja melun tapauksessa, ja se on katettu kirjassa, Forecast Structural Time Series Malli ja Kalman Filter by Andrew Harvey EWMA: n vastaavuus Kalman-suodattimen kanssa satunnaiskäytävän melun kanssa katetaan tekstin Th sivulla 175 ennen kuin kirjailija mainitsee myös, että näiden kahden vastaavuus esitettiin ensimmäisen kerran vuonna 1960 ja antaa viittauksen siihen. Tässä on linkki tekstin sivulle pg PA175 LPG PA175 dq ewma ja kalman satunnaiselle vaellukselle kohinalähteellä bl ots I3VOQsYZOC sig Seuraavassa on viittaus, joka kattaa KALMAN - ja Extended Kalman - suodattimen ALETERNATIVE-tulokset - se tuotti tuloksia, jotka vastaavat Kalman-suodatinta, mutta tulokset ovat seuraavat: Kalman-suodatin saadaan paljon nopeammin Se on Double Exponential Smoothing Vaihtoehto Kalman Filter-Based Predictive Tracking Tämän artikkelin tiivistelmässä ks. alla kirjoittajat toteavat empiirisiä tuloksia, jotka tukevat väitteidemme pätevyyttä, että nämä ennustajat ovat nopeampia, helpompi toteuttaa ja toimivat vastaavasti Kalman ja laajennetut Kalmanin suodattimet. Tämä on niiden tiivistelmä Esittelemme uusia algoritmeja ennustaville Käyttäjäasennon ja orientaation seuranta kaksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen perusteella Nämä algoritmit, verrattuina Kalmaniin ja laajennettuihin Kalman-suodatinpohjaisiin ennustajiin johdannaisvapaiden mittausmallien kanssa, toimivat noin 135 kertaa nopeammin ekvivalentilla ennustustehokkuudella ja yksinkertaisemmilla toteutuksilla. Tämä artikkeli kuvaa näitä algoritmeja yksityiskohtaisesti yhdessä Kalmanin ja laajennetun Kalman-suodattimen ennustajien kanssa. Lisäksi kuvaillaan ennustekokeen yksityiskohtia ja esitämme empiirisiä tuloksia, jotka tukevat väitteidemme pätevyyttä, että nämä ennustajat ovat nopeampia, helpompi toteuttaa ja suorittavat vastaavasti Kalmania ja laajennettu Kalman suodatus ennustajat. vastattu Apr 8 16 at 2 06.En usko, että tämä todella vastaa kysymykseen siitä, miksi Kalman suodatin ja MA antavat samankaltaisia ​​tuloksia, mutta se on tangentiaalisesti liittyvä Voisitteko lisätä täydet kunnioitusta paperi, jota sinä mainitset , eikä paljas hyperlinkki Tämä vastaisi tulevaisuutesi vastauksestasi, jos ulkoisen linkin muutokset Silverfish Apr 8 16 at 5 46. It was not suppose olla Kuten esittely sanoo, se on tarkoitus olla vaihtoehto Kalamanille, mutta paljon nopeammin. Jos se tai muu menetelmä oli täsmälleen sama kuin Kalman, artikkeli, kirjailija olisi maininnut sen. Näin ollen kysymykseen vastataan jimmeh 9 huhtikuu 16 klo 12 15. Kalmanin suodattimen vastaavuus satunnaiseen kävelyyn EWMA: n kanssa on katettu kirjan Predictor Structural Time Series Malli ja Kalman Filter by Andrew Harvey EWMA: n vastaavuus Kalman-suodattimella satunnaisen kävelyn kanssa on katettu tekstin sivulla 175. Siinä mainitaan, että se esiteltiin ensimmäisen kerran vuonna 1960 ja antaa viitearvon, joka on 9. huhtikuuta klo 12 54. Tässä säikeessä kysytään, milloin erillinen aika Kalman suodatin eroaa paremmin havaintojen yksinkertaisesta liikkuvasta keskiarvosta. ei ole mitään lopullista vastausta, joku voi antaa lopullisen esimerkin, jossa kalman-suodatin, ihanteellisesti yksinkertaisessa 1D-tapauksessa, tekee jotain erilaista ja parempaa kuin liikkuvan av että Kalman-suodatin pienentää yksinkertaisen liukuvan keskiarvon. ajatus on, että kalman-suodatin ei punnitse kaikkia datapisteitä yhtä lailla, koska sen varianssi on aluksi pienempi ja paranee ajan myötä, mutta se kuulostaa siltä, ​​että vain asia lähellä alkuperäisiä havaintoja ja että kun varianssi lähentyisi, kalman-suodatin punnitsisi jokaisen havainnon yhtä lailla kuin liikkuvan keskiarvon, niin älä ymmärrä, milloin nämä kaksi ovat erilaiset ja miksi suodatin toimii paremmin. 23 52.han ensim - mäinen vastaus, jossa on eniten ääniä, sanoo, että kalman-suodatin on parempi mikä tahansa tapaus, kun signaali muuttuu. Huomaa ongelmailmoitus Nämä käyttävät algoritmia arvioimaan jonkin verran jännitettä. Miten tämä Kalman-suodatin voisi olla parempi kuin pelkkä pitää yllä keskiarvoa Nämä esimerkit yksinkertaisesti yksinkertaistavat suodattimen käyttötapauksia käyttäen kalman suodatinta vakion jännitteen arvioimiseksi on ehdottomasti ylikuormittaminen Tässä erityisessä ongelmassa on parempaa käyttämää juoksevaa keskiarvoa, jonka tiedämme olevan Gaussian-jakaumien paras estimaattori Tässä esimerkissä mitattu jännite on todellinen jännite V mutta joidenkin melu tyypillisesti mallinnetaan 0 keskiarvona Gaussian valkoista kohinaa niin, että mittauksemme ovat Gaussin keskiarvo V, ja sigma sigma - melu. Kalman-suodatin sopii paremmin ajan mittaan muuttuvien arvojen arvioimiseen. Tyypillisin esimerkki on liikkuvien esineiden seuranta. Kuvitella pallon heittämistä. Tiedämme, että se tekee parabolista kaaria, mutta mitä arvioijamme näyttävät. Kalman-suodatin on hyvin lähellä todellista liikerataa, koska se kertoo, että viimeisin mittaus on tärkeämpää kuin vanhemmat, kun kovarianssi on alhainen, eli juokseva keskiarvo vie kaikki mittaukset tasaisesti. Sininen-pallo-liikerata, punainen-juokseva keskiarvo. sorry no kalman jos minulla on aikaa ll heittää sen siellä, jos minulla on aikaa, mutta se olisi paljon lähempänä sinistä linjaa, olettaen, että olet mallinnettu järjestelmän well. equations courtesy of wikipedia. The kalman suodatin toisaalta sanoo, jos meidän epäjärjestys ja jäljellä olivat pienet merkitykset meillä oli hyvä arvio, niin aiomme pysyä ennalta arvioimatta ja hienosäätää sitä vähän perustuen jäännös - tai arviointivirheeseen. Nyt kun xhat kk on hyvin lähellä todellista tilannetta, kun päivitämme seuraavan päivityksen, käytämme järjestelmätilaa, joka vastaa tarkasti todellista tilaa. x 30, juokseva keskiarvo kertoo, alkutila y 0 on yhtä tärkeä kuin y 29, thats that, and you get valtava virhe Kalman-suodatin käsitti tämän Se totesi, koska virheemme viime kerralla oli valtava, voimme tehdä dramaattisen muutoksen arvostamme xhat niin, kun käytämme sitä seuraavaan päivitykseen, se on lähempänä tapahtumaa. Toivottavasti tekee järkeä. Olen vain huomannut, että kysymyksesi kysyy minulta oving keskimäärin vs kalman vastasin vastata avg vs kalman, joka on aihe linkin annoit. Just lisätä hieman enemmän tietoa erityisesti liikkuvan ikkunoidun keskimäärin Liikkuva keskiarvo on parempi arvioija muuttuvien arvojen Koska se ottaa vain huomioon enemmän Viimeaikaiset näytteet Valitettavasti siihen liittyy viive, etenkin muuttuvien johdannaisten ympärillä Katso vain lähellä t 30, jossa johdannainen menee positiivisesta negatiiviseksi Tämä johtuu siitä, että keskiarvo on hidas nähdä vaihteluita Mikä on tyypillisesti miksi käytämme sitä, poista vaihtelevan äänen Aukon koko on myös rooli Pienempi ikkuna on tavallisesti lähempänä mitattuja arvoja, mikä on järkevää ja kuulostaa hyvältä, oikein. Tämä haittapuoli on, jos sinulla on äänekäs mittaus, pieni ikkuna tarkoittaa enemmän melua näkyy enemmän tuotos Tarkastellaan toista kysymystä uudelleen. mittaukset keskiarvolla 5, sigma 1.z 0 3708435, 0 4985331, 0 4652121. ensimmäisten kolmen näytteen keskiarvo on 0 4448629, ei aivan lähellä 5 odotettu arvo Tämä taas osoittaa, että pienemmällä ikkunalla melulla on syvällisempää vaikutusta lähtöön. Sitten loogisesti seuraava askel on ottaa suurempia ikkunoita, parantaa melun häiriöitä. No, osoittavat, että suuremmat ikkunat ovat vielä hitaampia heijastamaan tosiasialliset muutokset taas katsovat kaavion t 30 ja äärimmäinen ikkunointi on pohjimmiltaan juokseva keskiarvo, jonka tiedämme jo olevan huono tietojen vaihtamiseksi. Nyt takaisin taianomainen kalman suodatin Jos ajattelet sitä, se on samanlainen kuin 2 näyte ikkuna keskimäärin samanlainen ei ole sama Katso X kk päivitysvaiheessa, se vie edellisen arvon ja lisää sen painotetun version nykyisen näytteen Voit ajatella, niin mitä melu Miksi ei ole altis samalle ongelmalle kuin ikkuna keskimäärin pieni näytteenottokoko Koska kalman-suodattimessa otetaan huomioon kunkin mittauksen epävarmuus Painotusarvo K kalmanin voitto voi olla kuitenkin arvion estimaatin kovarianssiepävarmuuden ja c nykyisen estimaatin munasarjojen epävarmuus on tosiasiallisesti sen jäännös, mutta se on helpompi ajatella sitä tällä tavalla. Joten jos viimeisimmällä mittauksella on paljon epävarmuutta, K vähenee, ja näin viimeisimmällä näytteellä on pienempi rulla Jos uusimmassa mittauksessa on vähemmän epävarmuutta kuin ennustus, k kasvaa, ja nyt uudet tiedot näyttävät suuremmalta rullalta seuraavassa arviossa. Jopa siis pienellä koekappaleella, kalman suodatin on edelleen esteenä paljon kohinaa. Joten, toivon, että vastaus on ikkuna-avg vs kalman kysymys nyt. vastuullinen helmikuu 18 15 at 3 34. Toinen ota Kalman suodattimen avulla voit lisätä tietoja siitä, miten järjestelmä suodatetaan toimii Toisin sanoen voit käyttää signaalin malli parantaa suodattimen tuottoa. , liikkuva keskimääräinen suodatin voi antaa erittäin hyviä tuloksia, kun odotat läheltä vakiona tuottoa. Mutta heti, kun signaalin uudelleen mallinnus on dynaaminen ajatella puhe - tai asema-mittauksia, niin yksinkertainen liikkuva keskimääräinen suodatin ei muuttuu tarpeeksi nopeasti tai lainkaan verrattuna siihen, mitä Kalman-suodatin tekee. Kalman-suodatin käyttää signaalimallia, joka kerää tietosi signaalin muutoksesta ja parantaa sen tuottoa totuuden varianssina. 13 11.