Запитання з тегом «kalman-filter»

Фільтр Калмана є алгоритмом для визначення середньої векторної та дисперсійно-коваріаційної матриці невідомого стану в просторовій моделі стану.

5
Які недоліки державно-просторових моделей та фільтра Кальмана для моделювання часових рядів?
Враховуючи всі хороші властивості державно-просторових моделей та KF, мені цікаво - які недоліки моделювання простору стану та використання фільтра Kalman (або EKF, UKF або фільтра частинок) для оцінки? Скажімо, звичайні методології, такі як ARIMA, VAR або спеціальні / евристичні методи. Їх важко відкалібрувати? Чи є вони складними і важко зрозуміти, …

2
Чим відрізняється фільтр частинок (послідовний Монте-Карло) та фільтр Кальмана?
Фільтр частинок і фільтр Калмана є рекурсивним байесовськими . Я часто стикаюся з фільтрами Калмана у своїй галузі, але дуже рідко бачу використання фільтра для частинок. Коли один би використовувався над іншим?


2
Перейти від моделювання процесу за допомогою розподілу Пуассона, щоб використовувати негативний біноміальний розподіл?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Ми маємо випадковий процес , який може або може-ні-відбуватися кілька разів в протягом заданого періоду часу . У нас є канал даних із попередньо існуючої моделі цього процесу, що забезпечує ймовірність виникнення ряду подій у періоді 0 \ leq t <T . Ця існуюча модель є старою, і нам …


1
Різниця між моделями прихованого Маркова та фільтром частинок (і фільтром Кальмана)
Ось моє старе питання Я хотів би запитати, чи знає хтось різницю (якщо є якась різниця) між прихованими моделями Маркова (HMM) і фільтром частинок (PF), і як наслідок, фільтром Kalman, або за яких обставин ми використовуємо який алгоритм. Я студент, і я повинен робити проект, але спочатку я повинен зрозуміти …

2
Коли фільтр Кальмана дасть кращі результати, ніж звичайна ковзаюча середня?
Нещодавно я здійснив фільтр Кальмана на простому прикладі вимірювання положення частинок з випадковою швидкістю та прискоренням. Я виявив, що фільтр Кальмана працює добре, але потім я запитав себе, в чому різниця між цим та просто ковзним середнім показником? Я виявив, що якщо я використовував вікно з приблизно 10 зразками, те, …

1
Оцінка параметрів LogLikelihood для лінійного фільтра Гаусса Кальмана
Я написав деякий код, який може робити фільтрацію Кальмана (використовуючи ряд різних фільтрів типу Кальмана [Інформаційний фільтр та ін.]) Для лінійного аналізу простору Гаусса для простору для n-мірного вектора стану. Фільтри чудово працюють, і я отримую хороший вихід. Однак, оцінка параметрів за допомогою оцінки логічності, мене бентежить. Я не статистик, …

2
Як користуватися фільтром Kalman?
У мене траєкторія об'єкта у двомірному просторі (поверхні). Траєкторія задається у вигляді послідовності (x,y)координат. Я знаю, що мої вимірювання шумні, і іноді я маю очевидні люди. Отже, я хочу відфільтрувати свої спостереження. Наскільки я зрозумів фільтр Кальмана, він робить саме те, що мені потрібно. Отже, я намагаюся ним скористатися. Я …

2
Чи можемо ми використовувати зразки завантажувальної програми, менші за оригінальний зразок?
Я хочу використовувати завантажувальну програму для оцінки інтервалів довіри для оцінюваних параметрів з набору даних панелі з N = 250 фірмами і T = 50 місяцями. Оцінка параметрів обчислювально дорога (кілька днів обчислень) за рахунок використання фільтрації Кальмана та складної нелінійної оцінки. Тому малювання (із заміною) B (у сотнях і …

2
Використання фільтрів Калмана для імпулювання пропущених значень у часових рядах
Мене цікавить, як можна використовувати фільтри Kalman для імпультування пропущених значень у даних часових рядів. Чи це також застосовно, якщо відсутні деякі послідовні моменти часу? Я не можу багато знайти на цю тему. Будь-які пояснення, коментарі та посилання вітаються та цінуються!

3
Чому вірогідність фільтра Кальмана обчислюється з використанням результатів фільтрування замість плавніших результатів?
Я використовую фільтр Кальмана дуже стандартним способом. Система представлена ​​рівнянням стану та рівнянням спостереження .xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1}yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} Підручники вчать, що після застосування фільтра Кальмана та отримання "прогнозів на крок вперед" (або "відфільтрована оцінка") ми повинні використовувати їх для обчислення ймовірності функції:x^t|t−1x^t|t−1\hat{x}_{t|t-1} fyt|It−1,zt(yt|It−1,zt)=det[2π(HPt|t−1H′+R)]−12exp{−12(yt−Hx^t|t−1−Azt)′(HPt|t−1H′+R)−1(yt−Hx^t|t−1−Azt)}fyt|It−1,zt(yt|It−1,zt)=det[2π(HPt|t−1H′+R)]−12exp⁡{−12(yt−Hx^t|t−1−Azt)′(HPt|t−1H′+R)−1(yt−Hx^t|t−1−Azt)}f_{y_{t}|\mathcal{I}_{t-1},z_{t}}\left(y_{t}|\mathcal{I}_{t-1},z_{t}\right)=\det\left[2\pi\left(HP_{t|t-1}H^{\prime}+R\right)\right]^{-\frac{1}{2}}\exp\left\{ -\frac{1}{2}\left(y_{t}-H\hat{x}_{t|t-1}-Az_{t}\right)^{\prime}\left(HP_{t|t-1}H^{\prime}+R\right)^{-1}\left(y_{t}-H\hat{x}_{t|t-1}-Az_{t}\right)\right\} Моє запитання: Чому функція ймовірності обчислюється за допомогою "відфільтрованої …

2
Представлення космічного простору ARMA (p, q) від Гамільтона
Я читав розділ 13 Гамільтона, і він має таке представлення простору стану для ARMA (p, q). Нехай Тоді процес ARMA (p, q) такий: \ початок {вирівняний} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + …

1
Чому прогнозування моделей ARMA виконується фільтром Kalman
Які переваги виражати модель ARMA як модель простору стану та робити прогнозування за допомогою фільтра Калмана? Ця методологія, наприклад, використовується в реалізації SARIMAX реалізації моделей python-stats: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

1
Пояснення фільтрів Калмана в моделях простору держав
Які кроки використовуються у використанні фільтрів Калмана у моделях простору держав? Я бачив пару різних рецептур, але в деталях не впевнений. Наприклад, Cowpertwait починає з цього набору рівнянь: θt=Gtθt-1+wtут= F'тθт+ vтyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θт= Gтθt - 1+ штθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} де і w_ {t} \ sim N (0, W_ { …

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.