KalmanFilterの検索結果1 - 3 件 / 3件

• あとで読む

  KalmanFilter の動きを可視化する 一次元版 - StatsFragments

  • 38 users
  • sinhrks.hatenablog.com
  • テクノロジー
  • 2014/11/02

  KalmanFilter をきちんと理解したいのだが いまいち 具体的な動作がわからない、、、ということで実装 & 可視化してみた。 KalmanFilter とは 誤差が乗っているであろう観測値の系列について、直前の観測と現在の観測を用いて 真の状態を推定する手法。例えば GPSで取得した位置情報から、正しい位置を推定する 取得可能な経済指標から 真の景気の状態を推定する カルマンフィルター - Wikipedia 理論 はてなの TeX 記法で うまく数式がかけないところがあるので 英語版 wikipedia の数式を使う。KalmanFilter はある時点で観測を行うたびに 入力値を使って次の状態を予測するとともに、現時点の予測値を補正する処理を繰り返す。 予測: k-1 時点の値を利用して予測した k 時点での"真値の予測値" k-1 時点の値を利用して予測した k 時点での「真

  • KalmanFilter
  • R
  • visualization
  • 機械学習
  • カルマンフィルタ
  • timeseries
  • python
  • machine_learning
  • fromTw
  • machine learning
• あとで読む

  KalmanFilter の動きを可視化する 二次元版 - StatsFragments

  • 24 users
  • sinhrks.hatenablog.com
  • テクノロジー
  • 2014/11/05

  こちらのつづき。一次元での動きはわかってきたので、今回は二次元でやってみる + KalmanFilter の予測 F を入れてみる。 二次元への拡張 まず以下の条件で考える。 二変数は とし、それぞれ独立に動く 観測誤差は それぞれの成分で独立 真値の予測, システムの入力はなし ( , ) 真値の誤差は時間変化しない ( ) 真値と観測値は同じ座標系 ( ) ※アニメーション部分のコードはちょっと汚いので省略 / gist に添付。 set.seed(1) # 観測系列のサンプルサイズ n <- 100 # 真の値 x <- c(rep(0, n / 4), seq(0, 10, length.out = n / 4), rep(10, n / 4), seq(10, 0, length.out = n / 4)) y <- c(seq(0, 10, length.out = n / 4

  • python
• あとで読む

  kalmanfilter - Google 検索

  • 1 user
  • www.google.co.jp
  • テクノロジー
  • 2007/09/21

  平均、分散、標準偏差などの、必要な数学的背景はすべてチュートリアルの中で説明されます。「サルでもわかるカルマンフィルタ（The Kalman Filter for Dummies）」と呼ん ...