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Turbulency新蟲 (初入文壇)
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[求助]
關(guān)于卡爾曼濾波的應(yīng)用 已有3人參與
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最近剛學(xué)習(xí)完kalman filtering，本來打算拿這課湊學(xué)分的。后來發(fā)現(xiàn)這個(gè)東西貌似可以用在實(shí)驗(yàn)測量的數(shù)據(jù)中。我研究的是實(shí)驗(yàn)流體，有個(gè)想法想把kalman filtering 用在實(shí)驗(yàn)上，由于學(xué)的不深入，對卡爾曼濾波也不是特別了解，所以現(xiàn)在沒什么思路。比如說我用壓力傳感器采集了大量的壓力電信號。通常的辦法是求均值即得出平均壓強(qiáng)，求標(biāo)準(zhǔn)差可表示脈動壓強(qiáng)，但如果通過卡爾曼濾波能讓實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測得更準(zhǔn)確嗎？ 希望高手賜教！或者推薦一下關(guān)于kalman filtering 應(yīng)用在信號測量上的相關(guān)文獻(xiàn)也行。  |
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
| 簡單來說，卡爾曼濾波器是一個(gè)“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。也就是說，你用卡爾曼濾波可以有效地?cái)M合和處理數(shù)據(jù)，但這并不能讓你獲得準(zhǔn)確實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，只是將你測得的數(shù)據(jù)進(jìn)行了“平滑”而已。但是應(yīng)用濾波（絕大多數(shù)濾波方法），可以讓你的測量數(shù)據(jù)最終誤差小很多。 |
6樓2015-10-30 09:38:00
8樓2015-11-05 18:21:38
飛飛飛飛123
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卡爾曼濾波屬于線性最小方差估計(jì)，是直接對被估計(jì)量進(jìn)行估計(jì)，與最小二乘估計(jì)準(zhǔn)則不同，對于題主的問題，應(yīng)該屬于對數(shù)據(jù)進(jìn)行事后處理，可考慮應(yīng)用卡爾曼濾波進(jìn)行平滑 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
11樓2015-11-22 00:56:40
Turbulency
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2樓2015-10-29 20:08:18
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3樓2015-10-29 20:08:52
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4樓2015-10-29 21:06:40
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5樓2015-10-30 09:24:22
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7樓2015-11-01 11:04:47
lihanxuan93
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10樓2015-11-06 14:54:17
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