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请让我知道是否可以使用当前的状态模型SARIMAX代码逐步应用卡尔曼滤波(使它更快)？
这就是我的意思。要做到这一点，在当前代码中，似乎必须使用[iFitBegin, iDataEnd]中的索引数据创建一个新的SARIMAX模型( #2 )，并在模型#2上应用卡尔曼滤波，并从模型#1中提取参数。然而，如果对流式数据进行预测(对于大型模型)，则计算成本很高(在中，新数据一次到达一个数据点，每次)，因为每次都必须将从iFitBegin到索引iPred (需要预测的那个)进行所有卡尔<
浏览 1修改于2019-05-03得票数 0
白天的鹅卵石工/尊敬的同事，但是如果你正确地定义了你的状态空间矩阵，相互独立的状态就会保持不变，所以一旦说出并完成了任何(相干的)数学--我们为什么不用所有的对象‘数据’来增强过滤器中涉及的各种状态和相关矩阵/向量，并使用一个卡尔曼滤波器呢？
浏览 7修改于2015-02-16得票数 2
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然而，我想知道，如果传感器的原始数据很好，为什么我仍然要使用卡尔曼滤波器？它会有什么改进？不仅仅是延迟发送到机器人的坐标(坐标不会立即更新，因为每个机器人每秒发送4次坐标需要时间进行卡尔曼滤波数学运算)
浏览 6提问于2018-03-19得票数 0
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我使用加权平均滤波和移动平均滤波，但效果不佳。通过各种期刊论文，我了解到卡尔曼滤波可以用于这一目的。但我无法得到一个合适的数学方程来用目标-c来编码。有人能提供任何关于数学方程或卡尔曼滤波实现的提示吗?非常感谢。
浏览 9提问于2015-03-05得票数 5
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我是卡尔曼滤波器的傀儡。我的问题是关于卡尔曼滤波预测步骤中的dt。在使用协方差矩阵和一些不确定性信息初始化卡尔曼滤波器后，预测函数通常将dt作为输入，但filterpy实现不会将dt作为输入。卡尔曼滤波器在预测步骤中是否必须采用dt，这让我感到困惑。
浏览 72修改于2021-07-01得票数 0
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我想用OpenCV实现一个卡尔曼滤波器来跟踪眼睛(特别是眼球)。我在网上看到了一些关于卡尔曼滤波器的东西。我必须设置过滤器的状态。我能用什么作为州呢？我唯一可用的数据是眼睛的三维坐标(x，y，z)。
浏览 2提问于2011-10-15得票数 4
为了从GPS获得更准确的数据，推荐使用卡尔曼滤波。但我找不到任何教程如何实现卡尔曼滤波器的GPS，android。
浏览 10修改于2012-08-23得票数 9
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我不确定这是否适用，但我在理解卡尔曼滤波器时遇到了一些问题。我想做的是用PID补偿器调节传感器，以找到PID滤波器的最佳增益。这是一种视频中的杆子平衡问题。我想知道是否有人可以很好地解释卡尔曼滤波器的基础知识。
提前感谢！
浏览 3修改于2012-08-23得票数 5
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我想知道，卡尔曼滤波和指数滤波的优缺点是什么？我有一个多传感器融合的问题，我试图决定选择哪种方法。
我认为，卡尔曼滤波在计算上更复杂，但它有一个更详细的系统模型，所以它更准确(？)在多传感器融合中。指数滤波器是一个简单的方程，但它受到α(较高的α=>较少的“记忆”滤波器)的选择的限制，因而较小的平滑度，但对测量的权重较高而较低的α具有较高的平滑度，但突然的变化没有得到适当的反映。指数滤波在存在抖动等噪声消除方面
浏览 9修改于2022-02-09得票数 6
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我使用了这里植入的卡尔曼滤波器：plt.legend( ('Original', 'Prediction', 'Filtered') )
我的问题是，如果数据从x=5，y=20开始，为什么卡尔曼滤波从
浏览 2提问于2014-08-30得票数 4
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我想知道是否有人能给我一个指向真正快速/高效的Kalman过滤器实现的指针，可能是用Python (或者Cython，但是C/C++也可以工作，如果它更快的话)。我对许多学习时代(可能是数亿)和许多输入(例如，几万到十万之间的暗示)都有问题。因此，更新协方差矩阵将是一个大问题。我读了一些关于合奏KF的文章，但是现在，我真的很想坚持使用标准KF。我开始阅读和测试它，我想尝试一下我的真实数据。
浏览 2修改于2015-10-16得票数 1
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为了得到平滑的RSSI值，我尝试使用卡尔曼滤波。
在卡尔曼滤波方程中，测量噪声(R)可以通过一系列RSSI值的方差来计算，而过程噪声(Q)可以假定为可以忽略不计。由于我的实际测量数据是RSSI值的序列，我应该如何实现卡尔曼滤波？
浏览 4修改于2015-03-13得票数 2
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我正在努力添加一个简单的一维卡尔曼滤波器到一个应用程序，以处理一些噪声输入数据，并输出一个清洁的结果。举个例子，假设我测量的值为10，但是我的输入有很大的错误。在这两种情况下，卡尔曼滤波器理论上都会收敛到10的适当测量值。我想要的是，它也给我一些数值，估计这些数据流有多大的误差。
我
浏览 3提问于2014-12-18得票数 3
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当我们以不同的速率运行卡尔曼滤波更新时，我对测量噪声很好奇，我们是否需要根据更新之间的增量时间来缩放测量噪声？例如，如果在相同的测量矩阵下运行20 Hz和25 Hz的卡尔曼滤波，由于我们在第二种情况下使用的更新更多，导致误差协方差矩阵值小于第一种，所以得到的结果往往是完全不同的。
浏览 5提问于2017-03-11得票数 0
我尝试使用卡尔曼滤波对我的一维数据。因此，假设我有以下数据集： 250.1 262.3 270.2
我确实知道我的数据中存在噪声，因此，我想使用卡尔曼滤波来清除这些数据。
浏览 3修改于2018-05-07得票数 0
我目前正在为GPS导航开发一个简单的小卡尔曼滤波器。我正在从我的GPS传感器得到当前的位置，航向角度和速度。因此，卡尔曼滤波应该将当前测量值和从上一位置开始的直线运动进行融合，假设速度和航向角是恒定的。
我的问题是选择一个有用的空间，在这个空间中卡尔曼滤波器能够以一种良好的方式执行。这个算法工作得很好，但是我不知道如何在卡尔曼滤波器中使用这个算法，卡尔曼<
浏览 1提问于2011-05-22得票数 7
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我成功地使用卡尔曼滤波器跟踪了单个目标。现在我要跟踪两个物体。我不知道如何对两个物体应用卡尔曼滤波。有谁能帮帮忙。
浏览 0提问于2014-03-07得票数 1
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所以我想使用卡尔曼滤波融合这两个结果，并得到一个很好的过滤结果( acc和mag已经使用lpf进行了过滤)。gyro in that axis} Qk = > {0,0},{0,0}这是我的卡尔曼滤波器的实现setTransformationMatrix(Matrix f){}首先给出这个起始值：
Xk =&
浏览 0修改于2013-05-10得票数 5
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