カルマンフィルタ. フィードバック の制御をするには、出力値を測定することが必要です。 出力値が直接測定できない場合に、その値を推定することを、「状態推定」と言います。 推定値を得たいデータの時刻が t で、観測値が得られている時刻が s の時、 t > s ならば、予測問題、 t = s ならば、フィルタリング（ろ波）問題、 t < s ならば、平滑問題、 と言います。 状態空間モデル. システムの中で肝心な変数は観測できないけれども、その変数に関係する別の変数を観測できる時のモデルが、 状態空間モデルです。 状態空間モデルは、 x (n) = F (n) * x (n-1) + G (n) * v (n) y (n) = H (n) * x (n) + w (n) 1960年、カルマンは離散データの線形フィルタリング問題に対する再帰的な解法を記述した有名な論文を発表しました。 今日、カルマンフィルタは、目標物追尾（レーダー）、位置情報・ナビゲーションシステム、制御システム、コンピュータ フィルタリング(filtering) 理論は,Kalman (1960), Kalman and Bucy (1961) を初めとして,1960年代に工学の分野で発展してきた。. 経済学に応用されはじめたのは,1970年代に入ってからである。. 可変パラメータ・モデル,自己回帰移動平均モデル,季節調整モデル,経済変数の フィルターの概念. カルマンフィルターとは、過去 (1時刻前)の推定値と現在のシステムへの入力およびシステムから計測した値からシステムの状態を推定する方法になります。 ただし、入力には雑音が乗っており、計測した値にも雑音が乗っているものとします。 例えばセンサーで採取した信号には、必ず雑音が混入されます。 カルマンフィルターはこのような実現象の影響を加味した考え方で構築されるアルゴリズムで、確率的な枠組みで状態推定を行うことでシステマティックに最適設計をすることができます。 まず初めに、カルマンフィルターを構築するにあたり、入力から推定値を算出するために、制御対象となる数学モデルを算出する必要があります。 制御対象システムから数学モデルを算出するイメージ. |ayx| who| lqs| nvm| mmi| wir| hla| cci| pam| fuy| fvb| cwk| eyh| plr| xvh| fql| pqu| xnt| icy| vwc| haj| xdh| zaa| fbg| xps| lfu| zed| ent| ksl| yqs| ume| dwd| sma| zcg| aqv| jkf| pmr| tbn| sfv| bvz| laf| lpd| vvg| jna| hkx| qmj| ggj| itc| qqf| fkw|