Howtosignalprocessing
- Was ist Kalman Glättung?
- Warum können Sie Kalman glatter verwenden??
- Können Sie erklären, wie Sie einen Kalman -Filter für Zeitreihenprognosen verwenden??
- Warum ist Kalman -Filter besser??
Was ist Kalman Glättung?
Der Kalman -Filter und der glatter sind eine Reihe von Gleichungen, die die hintere Verteilung über die latenten Zustände eines linearen Zustandsraummodells effizient berechnen. Die Kalman -Gleichungen führen kein Lernen durch.
Warum können Sie Kalman glatter verwenden??
Gute Gründe für die Glättung von Kalman sind: Der Kalman Smoother bietet sehr gute Imputationen (i.e. unterstellte Werte) für fehlende Werte in Ihrer Zeitreihe. Der Kalman Smoother liefert sehr gute Schätzungen des Staatsvektors in der historischen Zeit.
Können Sie erklären, wie Sie einen Kalman -Filter für Zeitreihenprognosen verwenden??
Der Kalman -Filteralgorithmus verwendet eine Reihe von Messungen, die im Laufe der Zeit beobachtet wurden und Rauschen und andere Ungenauigkeiten enthalten, und erzeugt Schätzungen unbekannter Variablen. Diese Schätzung ist in der Regel genauer als diejenigen, die allein auf einer einzigen Messung basieren.
Warum ist Kalman -Filter besser??
Kalman -Filter werden verwendet, um die Interessenvariablen optimal abzuschätzen, wenn sie nicht direkt gemessen werden können. Eine indirekte Messung ist jedoch verfügbar. Sie werden auch verwendet, um die beste Schätzung der Zustände zu finden, indem sie Messungen von verschiedenen Sensoren in Gegenwart von Rauschen kombinieren.
