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【24h】

その④モデルを加えて精度UP!1変数カルマン·フィルタ

机译:4添加模型以准确度!1变量卡尔曼过滤器

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摘要

本節では,これまで考えてきた「最大事後確率推定」を時系列データに対して適用します.ここで扱う時系列データはランダムではなく,何らかの規則(状態方程式)に従うものと仮定します.この前提のもとで「過去から現在までの時系列データをもとにして,現在の状態を最大事後確率推定で求める」という操作を考えます.これによって,カルマン·フィルタのアルゴリズムを導出することができます.まずは簡単のため,1変数だけを扱うシステムについて考えてみます.
机译:在本节中,我们将“最大概率后估计”应用于时间序列数据。 这里处理的时间序列数据不是随机的,并假设某些规则(状态方程)。 在此前提下,我们将考虑“根据从过去的时间序列数据以最大的石英概要概率估算寻求当前状态的操作。 这允许您派生卡尔曼滤波算法。 首先,我们将考虑一个只处理一个变量的系统,便于处理一个变量。

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