Sa statistics at control theory, ang Kalman filtering, na kilala rin bilang linear quadratic estimation, ay isang algorithm na gumagamit ng serye ng mga pagsukat na sinusunod sa paglipas ng panahon, kabilang ang statistical noise at …
Ano ang ginagawa ng mga filter ng Kalman?
Ang mga filter ng Kalman ay ginagamit upang matantya nang husto ang mga variable ng mga interes kapag hindi sila direktang masusukat, ngunit may available na hindi direktang pagsukat. Ginagamit din ang mga ito upang mahanap ang pinakamahusay na pagtatantya ng mga estado sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga sukat mula sa iba't ibang sensor sa pagkakaroon ng ingay.
Bakit maganda ang Kalman filter?
Ang
Kalman filter ay perpekto para sa mga system na patuloy na nagbabago. Mayroon silang kalamangan na ang mga ito ay magaan sa memorya (hindi nila kailangang panatilihin ang anumang kasaysayan maliban sa nakaraang estado), at ang mga ito ay napakabilis, na ginagawang angkop ang mga ito para sa mga problema sa real time at mga naka-embed na system.
Bakit sikat na sikat ang Kalman filtering?
Paggamit ng windowed na filter ng kalman para sa relinearization ng mga nakaraang estado o kapag nagkakaroon ng mga nauugnay na obserbasyon sa pamamagitan ng mga hakbang sa oras, kadalasan ay mas madaling gamitin ang mga normal na equation. Bilang karagdagan, ang covariance matrix ng kalman filter ay maaaring magkaroon ng hindi positibong semidefiniteness sa paglipas ng panahon.
Ano ang Kalman filter para sa pagsubaybay?
Ang
Kalman filtering (KF) [5] ay malawakang ginagamit upang subaybayan ang mga gumagalaw na bagay, kung saan maaari nating tantiyahin ang bilis at maging ang acceleration ng isang bagay sa pagsukat ng mga lokasyon nito. Gayunpaman, angAng katumpakan ng KF ay nakasalalay sa pagpapalagay ng linear motion para sa anumang bagay na susubaybayan.
