Przenoszący się średnio kalman

Próbuję zrozumieć filtry Kalmana Oto kilka przykładów, które pomogły mi tak daleko. Korzystanie z algorytmu do oszacowania niektórych stałych napięcia Jak można użyć filtra Kalman dla tego lepiej niż tylko utrzymanie średniej bieżącej Czy te przykłady po prostu nadmiernie wykorzystane przypadki filtra. Jeśli tak, to co jest przykładem, w którym średnia przebiegu nie wystarcza. Na przykład warto rozważyć następujący program Java i wyjście Wyjście Kalmana nie odpowiada średniej, ale są one bardzo bliskie Dlaczego warto wybrać jeden nad drugim. Jest jest uproszczony przykład bardziej mylący niż edukacja. Jeśli więc jest przykładem, w którym średnia przebiegu nie wystarcza. W każdym przypadku, gdy sygnał się zmieni. Zanikuj pojazd przenoszący Średnia średnia oznacza, że ​​przyjmujemy, że wartość sygnału z dowolnej chwili jest równie ważna Oczywiście jest niewłaściwy Intuicja mówi, ostatni pomiar jest bardziej wiarygodny niż ten z poprzedniej godziny. Bardzo dobrym przykładem jest eksperyment z formą frac Ma jedno państwo, więc równania wygrywają t się skomplikowane. W dyskretnym czasie może wyglądać jak ten. There s kod, który używa go I m sorry to s Matlab, nie używałem Python niedawno. Ta kilka wskazówek. Zawiera ustawić Q i R większe niż zero Case Q 0 jest bardzo dobry przykład Możesz powiedzieć, do filtra tam nie zakłóca działanie na pl ant, więc po pewnym czasie filtr będzie wierzył tylko jego prognozom opartym na modelu, a nie na pomiarach matematycznie mówiąc Kk na 0 Jak wiemy, modele nie opisują rzeczywistości idealnie. Eksperyment z pewną nieścisłości modelu - modelError. Zmień początkowe odgadnięcie xpost stan 1 i zobacz, jak szybko zbiegnie się dla różnych Q, R i początkowy Ppost 1.Sprawdź, jak filtr zyskuje K zmienia się z upływem czasu w zależności od Q i R. Październik 3 12 w 22 37. W rzeczywistości są takie same coś w pewnym sensie, pokażę coś za filtrem Kalmana i będziesz zaskoczony. Przyjrzyj się następującemu najprostszym problemom oszacowania Otrzymujemy serię pomiarów z1, z2, cdots, zk, o nieznanej stałej x Zakładamy, że dodatek model rozpocznie się zi x vi, i 1,2, cdots, k. 1 koniec, gdzie vi to hałasy pomiarowe Jeśli nic nie wiadomo, wszyscy zgodzą się, że rozsądne oszacowanie wartości x biorąc pod uwagę pomiary k można rozpocząć od początku hat k frac sum zi. Now możemy ponownie zapisać powyżej równ. 2 przez prostą algebraiczną manipulacji, aby rozpocząć kapelusz k kapelusz frac zk. 3 końcowe równanie 3, które jest po prostu równaniem 2 wyrażonym w formie rekurencyjnej ma interesującą interpretację To mówi, że najlepsze oszacowanie x po k pomiaru jest najlepszym oszacowaniem x po pomiarach k-1 plus terminem korekcji Termin korekcji jest różnicą między co spodziewasz się mierzyć na podstawie pomiaru k-1, tj. i rzeczywiście mierząc zk. Jeśli oznaczymy korektę frak jako Pk, to po prostu manipulacja algebraiczna może pisać rekurencyjną formę Pk jak rozpoczyna się Pk P - PP 1 P. Wierzcie lub nie, równania 3-4 można uznać za równania filtrującego Kalmana dla tego prostego przypadku. Każda dyskusja jest mile widziana. Daj trochę smaku, zobacz tę listę książek. Mam Grewal Andrews z MatLab, a także Grewal Weill Andrews o GPS. That jest podstawowym przykładem, GPS Oto uproszczony przykład, wywiad dla pracy, w której były pisanie oprogramowania do śledzenia wszystkich ciężarówek wchodzących i wychodzących z ogromnego stoczni dostaw, dla Walmart lub podobnie Mieli dwa typy informacji na temat umieszczenia urządzenia RFID w każdej ciężarówce, mieli dość dobre informacje o kierunku każdej ciężarówki z pomiarami możliwe wiele razy na sekundę, ale w końcu narastając w błąd, podobnie jak w przybliżeniu przybliżenie ODE W znacznie dłuższej skali czasowej mogli weź pozycję GPS ciężarówki, która daje bardzo dobrą bezstronną lokalizację, ale ma dużą różnicę, masz pozycję w promieniu 100 metrów lub coś Jak połączyć te, które są głównymi zastosowaniami filtra Kalmana, gdy masz dwa źródła informacji dając w przybliżeniu typy błędów Mój pomysł, który im powiedziałbym, gdyby mi zapłacił, polegał na umieszczeniu urządzenia na każdym półku, w którym kabina spotyka się z przyczepą, dając bieżący promień skrętu To może być zintegrowane, aby dać bardzo dobre krótkotrwałe informacje o kierunkach ciężarówki. A więc to, co robią z prawie wszystkim poruszającym się dziś. Myślałem, że to ładne były farmy w Indiach, śledząc, gdzie były ciągniki Ruchome ciało nie musi poruszać się szybko, aby doprowadzić do tych samych pytań, ale oczywiście pierwszym głównym zastosowaniem był projekt NASA Apollo. Mój ojciec spotkał Kalmana w pewnym momencie. Tata pracował głównie na nawigacji, początkowo rakietach dla Armii, później okręt podwodny dla marynarki wojennej. powtórzy 22 lipca 12 w wieku 19 25. równoważność zachowuje się tylko w niektórych modelach, np. chodzeniu swobodnego chodu. EWMA lub lokalnym trendzie liniowym. holt-zimy Modele przestrzeni państwowej EWMA są o wiele bardziej ogólne niż gładcy niestandardowe. sedymentacyjne podstawy teoretyczne Jeśli chcesz się trzymać w przypadkowym hałasie, a nie znasz filtra Kalmana, możesz być lepszy od EWMAs Dr G 5 października 11 w 8 01. Aby rozpocząć Równoważność filtru Kalmana z EWMA jest tylko w przypadku losowego chodu i hałasu, a także w książce, Forecast Structural Time Series Model i Kalman Filter Andrew Harvey Równoważność EWMA z filtrem Kalmana w celu losowego chodzenia z hałasem jest opisana na stronie 175 tekstu Th autor wspomina również, że równoważność tych dwóch została po raz pierwszy pokazana w 1960 r. i odnosi się do niej. Oto link do tej strony z tekstem pg PA175 lpg PA175 dq ewma i kalman do losowego chodu z źródłem hałasu bl ots I3VOQsYZOC sig Rdzeń1, 7zrPFylF3e3HxIUNY hl en sa X ved 0 onKetEwiK5t2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDAD v onepage q ewma 20and 20kalman 20for 20random 20walk 20 with 20noise f false. Now tu jest odniesienie, które obejmuje ALETERNATIVE do filtrów Kalmana i Extended Kalmana - dało rezultaty dopasowane do filtru Kalmana, ale wyniki są uzyskane znacznie szybciej Jest to wyrównanie podwójne wykładnicze Alternatywą dla śledzenia predykcyjnego opartego na filtrze Kalmana W tekście poniżej autorzy podają wyniki empiryczne potwierdzające słuszność naszych twierdzeń, że te predykatory są szybsze, łatwiejsze do wdrożenia i działają równoważnie z Kalman i rozszerzone predyktory filtrowania Kalmana. Jest to ich abstrakcja Przedstawiamy nowe algorytmy przewidywania e śledzenie pozycji użytkownika i orientacji w oparciu o wygładanie podwójne wykładnicze Te algorytmy, w porównaniu do Kalmana i rozszerzonych predyktorów opartych na filtrze Kalmana z bezpłatnymi modelami pomiarów pochodnych, działają około 135 razy szybciej z równoważną wydajnością przewidywania i prostszymi implementacjami W artykule opisano te algorytmy w szczegółowo wraz z Kalmanem i rozszerzonymi predyktorami filtra Kalmana poddanymi testom Poza tym opisujemy szczegóły eksperymentu predykcyjnego i przedstawiamy empiryczne wyniki potwierdzające słuszność naszych twierdzeń, że te predykatory są szybsze, łatwiejsze do wdrożenia i zachowują się równoważnie z Kalmanem i Kalmanem rozszerzone Kalman filtrów predictors. answered 16 kwietnia 16 w 2 06. Nie sądzę, że to naprawdę odpowiedzi na pytanie, dlaczego filtr Kalmana i MA dać podobne wyniki, ale jest stycznie związane Czy można dodać pełną szacunek dla cytowanego papieru , a nie nagiego hiperłącza To przyszłe dowody twojej odpowiedzi w przypadku Zewnętrzne zmiany łącza Srebrna Kwietnia 16 16 w 5 46. Nie przypuszczano, że tak jak wprowadzenie mówi, to miało być alternatywą dla Kalamana, ale znacznie szybciej Jeśli to czy inna metoda była dokładnie taka sama jak Kalman, oparta na temacie artykuł wspomniałby o tym W związku z tym na pytanie odpowiedział jimmeh 9 kwietnia 16 w 12 15. Równoważność filtru Kalmana do losowego chodu z EWMA jest opisany w książce Forecast Structural Time Series Model i Kalman Filter Andrew Harvey Równoważność EWMA z filtrem Kalmana dla losowego chodu jest opisany na stronie 175 tekstu Tam wspomina, że ​​został on po raz pierwszy pokazany w 1960 roku i daje referencję jimmeh 9 kwietnia 16 w 12 54. ten wątek pyta, kiedy dyskretny czas Kalman filtr lepiej różni się od prostej średniej ruchomej obserwacji. Nie ma ostatecznej odpowiedzi, czy ktoś może podać ostateczny przykład, w którym filtr Kalman, najlepiej w prostym przypadku 1D, robi coś innego i lepszego niż utrzymywanie ruchomego av erage i określić warunki, gdy filtr kalmana zmniejszyłby się do prostej średniej ruchomej. Myślałam tylko, że filtr kalmana nie ważyłby wszystkich punktów danych równomiernie, ponieważ jego wariancja jest początkowo mniejsza i poprawia się z czasem, ale brzmi to tak, tylko w odniesieniu do obserwacji wstępnych i że po zniknięciu wariancji, filtr kalmana ważałby każdą obserwację tak samo jak średnia ruchoma, więc nie patrz, kiedy obie są różne i dlaczego filtr będzie lepiej. 23. 52.a pierwsza odpowiedź z największą liczbą głosów mówi, filtr kalman jest lepszy w każdym przypadku, gdy sygnał się zmienia Powiadomienie instrukcji problemu Użyj algorytmu do oszacowania niektórych stałych napięć Jak można użyć filtra Kalmana dla tego lepiej niż po prostu utrzymywanie bieżącej średniej Są to przykłady po prostu nadmiernie uproszczone wykorzystanie przypadków filtru przy użyciu filtra kalman w celu oszacowania stałego napięcia jest zdecydowanie, overkill W tym szczególnym problemie jest lepiej użyć średniej bieżącej, która wiemy, że jest najlepszym estymatorem rozkładów Gaussa W tym przykładzie mierzone napięcie jest rzeczywistym napięciem V, ale z pewnym hałasem zazwyczaj modelowanym jako 0 średnie Gaussa białe szumy, tak że nasze pomiary są Gaussa o średniej V, i szum sigma. Filtr kalman lepiej nadaje się do oceny rzeczy, które zmieniają się w czasie. Najbardziej wymiernym przykładem jest śledzenie poruszających się obiektów. Niech wyobraża sobie wyrzucenie piłki, wiemy, że zrobi to paraboliczny łukiem, ale co nasi estymatorzy pokażą. Filtr Kalmana będzie bardzo zbliżony do rzeczywistej trajektorii, ponieważ mówi, że ostatni pomiar jest ważniejszy niż starsze, gdy mała jest współczynnik wariancji Współczynnik przebiegu wszystkich pomiarów jest równy. Przepraszam, że nie kalman, jeśli mam czas I'll throw it in tam, jeśli mam czas, ale byłoby mi znacznie bliżej niebieskiej linii zakładając, że modelowane systemu well. equations dzięki uprzejmości wikipedia. The filtr kalman z drugiej strony mówi, jeśli nasza koniunktura i resztki były niewielkie znaczenie, mieliśmy dobry szacunek, wtedy będziemy trzymać się z poprzednich szacunków i dostroić to trochę na podstawie błędu resztkowego lub naszego oszacowania Teraz, ponieważ nasz xhat kk jest bardzo blisko rzeczywistego stanu, kiedy przedstawimy następną aktualizację, będziemy używać stanu systemu, który ściśle odpowiada aktualnemu stanowi. At x 30, średnia bieżąca mówi, początkowy warunek y0 jest tak samo ważny, jak y29, i że masz ogromny błąd Filman kalibrował tym razem Powiedziałem, że nasz błąd był ostatnim razem ogromny, pozwolimy drastycznie zmienić nasz szacunek nasz xhat więc kiedy używamy go do następnej aktualizacji, będzie bliżej tego, co się właściwie dzieje. Mam nadzieję, że ma sens. Po prostu zauważyłem Twoje pytanie pyta o am Oving średniej vs Kalman I odpowiedział uruchomiony avg vs kalman, który jest temat link pod warunkiem. Jest dodać trochę więcej informacji konkretnie do przemieszczania średniej window Średnia ruchoma jest lepszym oszacowaniem zmian wartości Ponieważ uwzględnia tylko więcej ostatnie próbki Niestety, jest związany z tym opóźnienie, szczególnie wokół zmieniania instrumentów pochodnych Wystarczy zbliżyć się do 30, gdzie pochodna przechodzi z pozytywnego do negatywnego Jest to spowodowane tym, że średnia jest powolna, aby zobaczyć fluktuacje Jak zwykle dlaczego używamy go do usuwanie hałasu wahań Wymiary okna również odgrywają rolę Mniejsze okno jest zazwyczaj bliżej zmierzonych wartości, co ma sens i brzmi dobrze, prawda Wadą tego jest, jeśli masz hałaśliwe pomiary, małe okno oznacza więcej hałasu pojawia się więcej w wyjście Spójrzmy teraz na inne pytanie. Średnia wartość z pierwszych 3 próbek to 0 4448629 nie dokładnie blisko 5 oczekiwana wartość To znowu pokazuje, że przy mniejszym oknie hałas ma głębszy wpływ na wydajność. Więc logicznie naszym następnym krokiem jest wzięcie większych okien, poprawa odporności na zakłócenia. Cóż, okazuje się, że większe okna są jeszcze wolniejsze do odzwierciedlenia rzeczywiste zmiany ponownie spójrz na t 30 na moim wykresie, a najbardziej skrajnym przypadkiem okienkowania jest w zasadzie średnia bieżąca, która już wiemy jest zła dla zmieniających się danych. Teraz wracamy do magicznego filtra kalman Jeśli myślisz o tym, to podobna do 2 próbki średnica okienka podobna nie jest taka sama Spójrz na X kk w kroku aktualizacji, zajmuje poprzednią wartość i dodaje do niej ważoną wersję bieżącego przykładu Można by pomyśleć, a co z hałasem Dlaczego nie jest on podatny na ten sam problem, średnica okienkowa z małym rozmiarem próbkowania Ponieważ filtr kalmana uwzględnia niepewność każdego pomiaru Wartość ważenia K kalmana może być choćby stosunkiem między niepewnością kowariancji twojego oszacowania a c niepewność wynikająca z bieżącej estymaty rzeczywista jest jej resztą, ale łatwiej to myśleć w ten sposób Więc jeśli ostatni pomiar ma dużo niepewności K spada, a zatem ostatnia próba odgrywa małą rolkę Jeśli ostatni pomiar ma mniej niepewności niż przewidywania, k wzrasta, a teraz nowe informacje odgrywają większą rolę w następnym oszacowaniu Tak więc nawet przy małej liczbie próbek, filtr kalmana nadal blokuje wiele noise. anyway, mam nadzieję, że odpowiedź na okno średnio vs Kalman question. uniteded Feb 18 15 at 3 34.Another Take Filtr Kalman pozwala dodawać więcej informacji na temat sposobu ponownego filtrowania systemu Innymi słowy, można użyć modelu sygnału poprawiającego wydajność filter. Sure , ruchomy filtr średniej wielkości może dać bardzo dobre rezultaty, gdy oczekujesz bliskiej stałej produkcji. Gdy tylko sygnał, który modelujesz jest dynamiczny, pomyśl o pomiarze mowy lub położenia, prosty ruchomy filtr nie będzie szybko zmienia się lub wcale w porównaniu z filtrem Kalmana. Filtr Kalmana wykorzystuje model sygnału, który pozwala zrozumieć, jak zmienia się sygnał, poprawiając jego wydajność pod względem odchylenia od prawdy. 13 11.