Фільтр частинок на прикладі R - тривіального коду

Я шукаю простий приклад коду, як запустити фільтр частинок в Р. Здається, що пакет пам’яті підтримує біт математики простору стану, але приклади трохи складні, щоб програматично наслідувати простого розробника OO, такого як я, зокрема як завантажити спостережувані дані в помпезний об’єкт.

• Приклади тут: http://cran.r-project.org/web/packages/pomp/vignettes/intro_to_pomp.pdf

Скажімо, у мене є вхідний файл CSV з 1 стовпцем галасливих даних, і я хотів би запустити його через фільтр частинок для того, щоб сподіватися очистити його, з вихідним підрахунком, до іншого файлу csv.

 y <- read.csv("C:/Dev/VeryCleverStatArb/inputData.csv", header=FALSE)
 #CSV to Pomp object ???
 #Run Particle Filter
 #Write estimates to csv.

Основна складність прикладів - завантаження даних csv в помповий об'єкт.

На сьогодні дуже проста модель простору стану повинна бути достатньо хорошою.

Якісь ідеї для R-цікавих?

EDIT: Схоже, зараз більшість пакетів фільтрів для частинок зникла. Однак я грав у LaplacesDemon (байєсівський пакет MCMC), і він має функцію PMC (Населення Монте-Карло), яка реалізує PMC, який є типом фільтра для частинок. Можливо, занадто багато техніки для швидкого фільтрування частинок, але речі, які варто вивчити.

Ви можете знайти пакет та підручники у CRAN .

ОРИГІНАЛ: Якщо чесно, у найпростішому випадку pompце важко використовувати. Це дуже гнучко для всього, що ви можете зробити, але це як використовувати космічний корабель, щоб перейти до продуктового магазину.

Ви спробували переглянути фільтри Kalman (якщо ваші дані можуть задовольнити припущення щодо фільтра Калмана), включаючи базові функції tsSmoothта StructTS(лише універсаріат) та пакет dlm? Я також роздивився б loessі інші плавніші.

Я сподіваюся, що я помиляюся, і хтось швидко скакає сюди, "Ось як це зробити для простих універсальних даних, таких як у вас, зі скромними припущеннями". Я хотів би мати можливість використовувати пакет сам.