不労所得(゜∀゜)ｷﾀーー!!
2009年最後のｴﾛﾗﾝｷﾝｸﾞ
下
カルマンフィルタについて教えてください
1:しんしん 06/10 04:04
最も簡単な例を教えてください
652:10/13(火) 08:47 [sage]
>>650

カルマンフィルタは観測変数yから状態変数xを推定します。
観測変数yに含まれる観測ノイズを除去するだけでなく、
状態変数xの遷移に対する外乱w（システムノイズ）も取り除こうとします。
653:10/22(木) 22:18
>>652
>>651はそれすらわからんってさ。片山以前にパラメトリック推定の意味がわかってないからさ。


>>649=651
省11
654:10/23(金) 20:38 [sage]
状態空間表現こそが重要なのであって、
解法にはカルマンフィルタの解釈もあれば、
粒子フィルタもあることを馬鹿は理解できない
655:10/23(金) 20:40 [sage]
もひとついうと、厳密解じゃなくて、
あくまでも、工学的手法っていうことを>>651あたりは皆目わかってないんだな
656:10/24(土) 16:47
Rというソフトで、使ってカルマンフィルタをやってみますが
関数が何を出力しているか分かりますか？

y<-c(3,2,4,1,4,5,2,4,5,3,5,7,2,1,7,5,3,9,5,7,3,9,6,10,2,6,4,8,4,12,3,8,15)
↑サンプル時系列データ
ARIMA<-arima(y,order=c(3,0,3)) 省33
657:10/30(金) 11:59
あああ
658:11/01(日) 00:05
Ｘ（ｎ）＝αＸ（ｎ−１）＋ｕ
で表わされるAR（１）モデルの係数αをカルマンフィルタで逐次推定する問題を考えます。
状態空間表現として
α（ｎ）＝α（ｎ−１）＋ｗ
Ｘ（ｎ）＝Ｈ（ｎ）α（ｎ）＋ｕ
Ｈ（ｎ）＝Ｘ（ｎ−１） 省14
659:11/05(木) 08:29 [sage]
Ｚ会
660:12/02(水) 06:29 [sage]
システム雑音と観測雑音の共分散行列についてなんですが、

現在、状態行列xが1×9、観測行列yが1×4で
状態行列xの8,9行目、観測行列yの全てに雑音が加わるとして

システム雑音が 省17
661:12/03(木) 08:24 [sage]
システム雑音の共分散行列が(8,8)から(9,9)までしか値入ってないでしょ。
こういう行列には逆行列は存在しません。
逆行列の代わりに、値が入っている(8,8)から(9,9)までの部分行列の逆行列を、
(8,8)から(9,9)に持つ行列を用いればよさそうです。
（携帯からなのでちゃんと確認してないです。）
上前次1-新書写板覧設AA
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