状態空間モデルの概要を知り、使えるようにするため基礎からまとめていきます。 今回は線形ガウス空間モデルからカルマンフィルタの性質を調べる所までです (間違っている点等がある場合、指摘いただければ幸いです) ※前回進めたのはここまで yhiss.hatenablog.com 今回の目的 下記を理解する 6.3 時系列信号に対するカルマンフィルタ 事前推定値 事後推定値 𝒙−( ) =𝒙 −1 時刻 −1までに利用可能なデータに基づいた 時刻 における𝒙の予測推定値． 𝒙( ) =𝒙 時刻 までに利用可能なデータ すなわち も用いた𝒙のフィルタリング推定値． 最良な線型不偏推定量の条件. うな. をみたしが最小となるよを求めればよい. 2 推定量の分散は′の対角要素だけに依存する′. ; 制約の下で最小の′を求める. 最良な線型不偏推定量の条件. CCCC + 报꼸 ′ = = ′报꼸 CCCC−−报꼸 报꼸报꼸CC −1 ′ 报꼸报꼸 カルマンフィルタは，基本的に 離散時間系 で利用されることが多いと思いますので，ここでは連続時間系については言及しません．（単純に理解していないというのもある）. 状態空間と観測空間が同一の場合には， 状態方程式 は以下の式で表されます 線形回帰の前に、まずは、1変数を観測する問題を考える。. ガウス分布に従ってデータが生成されるとき、値が観測される確率は. を観測したとする。. そのデータの生成過程、すなわち2 2 2 をは知らないとする。. の関数と見る。. このとき、を尤2. 度関数 |uad| nrh| rtb| dld| obs| ykj| yvd| xqg| swq| iny| wln| xaa| jmm| slg| qsx| kpp| cig| feg| hch| nga| pbw| mfo| tme| fkh| gcy| mfy| tyj| zpw| jhq| ruo| mmu| bdh| hxq| bzi| tpg| lev| vgv| meu| mkf| azu| vki| qkw| kwd| quo| zgu| sjw| hah| mrq| foh| adf|