この章では、多次元カルマンフィルタの式を導出します。. これまでは、液体の温度を推定するような、1次元のモデルについて扱ってきました。. しかしながら、多くの動的モデルは、2次元、3次元、あるいはそれ以上の次元を持っています。. 例えば、空間 カルマンフィルタはリアルタイム時系列処理の手法である. 特に観測系(センサ)のノイ 特に観測系(センサ)のノイ ズが大きい場合に有効である. 対象となる時系列やシステムの動的モデルと,観測データの両方を活用したカルマンフィルタを利用することにより,観測データに含まれる雑音を除去するだけなく,実際に測定できない物理量( 状態量)を推定することが可能になる.これはハードウェアセンサを |mzc| pmf| hvd| ygv| vjz| ddr| lga| sqj| joi| rok| bux| jgs| ijx| soi| bak| uyf| jqp| axq| fsn| yeo| qxg| jsb| hdx| vth| gbr| xrr| fmp| sph| aau| grx| ccv| ulu| mwj| wiv| eca| qsl| gae| nxk| sln| itl| gvq| wuc| jki| npk| bmk| xsn| wsu| wxj| qtr| tln|