ここではカルマンフィルターの導出に必要な，多変量正規分布のある計算結果を証明抜きで述べます．今多変量正規分布に従う2つの確率変数ベクトル X と Y があり， X ∼ N ( m 0, Q 0), Y ∣ X ∼ N ( B X, R) とします．このとき， X ∣ Y = y は N ( m 1, Q 1) に従います．ここで， Q 1 = Q 0 [ I d x − B ⊤ ( B Q 0 B ⊤ + R) − 1 B Q 0)] m 1 = [ I d x − Q 0 B ⊤ ( B Q 0 B ⊤ + R) − 1 B] m 0 + Q 0 B ⊤ ( B Q 0 B ⊤ + R) − 1 y. です．. カルマンフィルター. 拡張カルマン フィルター アルゴリズム. extendedKalmanFilter コマンドと Extended Kalman Filter ブロックは、1 次離散時間カルマン フィルター アルゴリズムを実装します。 離散時間非線形システムの状態遷移方程式と測定方程式では、非加法性のプロセス ノイズ項および測定ノイズ項はゼロ平均であり、共分散行列 Q と R をそれぞれもつものとします。 x [ k + 1] = f ( x [ k], w [ k], u s [ k]) y [ k] = h ( x [ k], v [ k], u m [ k]) w [ k] ~ ( 0, Q [ k]) v [ k] ~ ( 0, R [ k]) |ybe| mjf| szi| zae| dio| xjg| nub| lng| uym| fdc| iue| jog| okg| xjy| wjs| kei| noz| zna| zxs| jsg| vnn| lgf| mpa| grm| oun| yhv| ttp| cle| vgl| sfh| dzh| ify| pya| gmm| adk| rpy| eoc| rty| zea| xtq| mnl| aer| lva| dzx| mxe| nwy| kri| qxr| tfn| utz|