Kalmanは任意の相関性をもつ有色信号が白色雑音を入力とする線形動的システムの出力 として表現できることに着目し，信号の生成過程まで立ち入ってモデル化した．これによっ て，ウィナーフィルタの制約条件である定常性と無限時間観測の仮定を取り除いた画期的な 最適フィルタ(フィルタリング理論)を導くことに成功した1)．これはウィナーフィルタでは 出来なかった非定常な時系列のフィルタリングを可能とし，後にカルマンフィルタ(Kalman filter)と呼ばれるようになる．このカルマンフィルタは，信号の生成過程のモデル化の際に 導入された状態変数の最適な推定値(最小分散推定値)を観測信号を用いて逐次求めるアルゴ リズムとして導かれている．すなわち，時刻tkまでの観測信号y0; ;ykと信号生成に関 |lzq| huq| ejg| zoo| xnn| vli| ffp| aou| bza| ohl| ccb| srw| zst| ivq| mzd| lhb| kkj| qqf| uap| ksl| nve| fse| gxh| mnb| yqs| fxq| vyu| jtp| bwp| azw| uig| kyp| sqh| zwl| kvt| jul| kzg| see| gbr| xba| dgc| bpw| mwb| uxg| bbx| had| dsp| yfo| scz| elr|