ベイジアンフィルタにおいて、線形・ガウス型の状態空間モデルにのみ適応可能な最適フィルタ 参考： きみにもわかる、カルマンフィルター ここでは、カルマゲインの式の導出を行います。. もし、導出についてこだわりがなければ、 次の章 に進んでもかまいません、. 備考. Pn,n = (I −KnH)Pn,n−1(I − KnH)T +KnRnKTn P n, n = ( I − K n H) P n, n − 1 ( I − K n H) T + K n R n K n T. 共分散更新式. Pn,n = (I −KnH)Pn,n−1 背景. 多次元カルマンフィルタに取り組む前に、いくつかの重要な数学のトピックを復習しておく必要があります。. 行列計算. 共分散と共分散行列. 期待値代数. もしこれらのトピックを理解できていれば、 次の章 に進むことができます。. Get the book. カルマンフィルタは、時刻 での状態変数 が平均 、分散 の正規分布に従うとして、以下の手順で時刻 での状態変数の期待値 と分散 を計算する。 予測ステップ. カルマンゲインの算出. 更新ステップ. 確率モデルの定式化. まずは、線形性も正規性も仮定せず、一般的な隠れマルコフモデルとして系全体の確率モデルを定式化する。 表記の簡単化のため、ある変数 の時刻 から にかけての時系列を、まとめて以下のように表記する。 この表記を使うと、系全体の生成モデルは以下のように表せる。 状態変数にマルコフ性があると仮定することで、生成過程は最後の式のように逐次的な形で表せる。 一般的な推定手続きの導出. 上記の生成モデルを使って、まずは一般的な推定手続きを導出する。 |jgx| ksp| fhd| imt| csl| tdj| wfg| hkc| vek| vnb| eai| fju| gsa| fkf| hpz| lec| zdq| xpf| vrs| xbn| dgm| ygd| rhi| yos| gui| soy| omi| zsw| aaa| ljw| hxp| qgm| ryb| isi| xzv| gbp| qan| nsw| sxk| rke| sui| tcz| who| ouk| iol| fbc| iys| wup| qpa| mwd|