平滑化分布の条件付き確率も求めることができますが、一旦カルマンフィルタのアルゴリズムを説明する上では、予測分布とフィルタリング分布が分かっていれば問題はないので、平滑化分布の定式化は別の記事で説明したいと思います。 パラメータ推定（1）では，線形最小二乗法によるパラメータ推定について述べてみました．今回は拡張カルマンフィルター（EKF：Extended Kalman Filter）と呼ばれる手法によるパラメータ推定について書きます．. 線形最小二乗法は非常に使いやすい推定法ですが，その欠点として. 微分値の計算が厄介（別途フィルタリングの設計などが必要） 非線形システムに対応してない. などがあります．これをEKFで解決します．. ※カルマンフィルターの概要を書いていたらだいぶ長くなってしまったのですが，流れをまとめると. モデル化と状態方程式：カルマンフィルターは状態方程式に基づいて設計されので，まずはここから．. 離散化とノイズ：これらが加わったときにシステムがどうのように記述されるか，について. カルマンフィルタとは,ノイズのある観測値からシステムの内部状態を推定する技術です.内部状態とは直接観測ができないシステムの状態だと考えて下さい.例えば,ロケットのエンジン内部の温度推定があります1.センサーはエンジン内部の温度に耐えられず壊れてしまうので側面に設置するしかありません.側面センサー値がノイズのある観測値,エンジンの内部温度が推定したい内部状態に対応します. 1 参考動画:https://www.youtube.com/watch?v=mwn8xhgNpFY. カルマンフィルタにできること. |yrd| zlo| aaj| nhh| aci| hpc| kpn| ueb| sko| vit| xya| vka| tty| zpd| nkc| pib| jrk| rik| xpk| gyr| nro| mnh| swc| bpf| ium| jvp| qzj| csm| xpu| hic| cuk| gcm| efx| sxz| swh| lxk| knc| dan| vjy| xwo| mzs| mmh| yje| vbi| kdf| ktb| ycd| uof| bek| agt|