做网站用什么字体字号百姓网招聘最新招聘信息

做网站用什么字体字号,百姓网招聘最新招聘信息,规范网站维护 建设 管理,建站平台有哪些尔曼滤波理论由鲁道夫卡尔曼于1960年提出#xff0c;随后在解决“阿波罗计划”中航天器的导航问题时获得成功。卡尔曼滤波理论可以高效地处理测量误差。广泛的测量需求和测量误差的客观存在使它备受关注#xff0c;从控制科学到电子信息#xff0c;从航空航天到人工智能随后在解决“阿波罗计划”中航天器的导航问题时获得成功。卡尔曼滤波理论可以高效地处理测量误差。广泛的测量需求和测量误差的客观存在使它备受关注从控制科学到电子信息从航空航天到人工智能很多领域都有它的身影。然而仅凭“应用广泛”还不足以说明它的价值事实上它常出现在众多领域的高阶部分。有评论说它是20世纪重要的数学发现之一。我们用一个简单模型逐步推导经典卡尔曼滤波理论体会它的思想方法。渐入佳境今有秦岭冷杉次测量的树高为通常的做法是取平均数作为测量结果。下面通过方程变形把分离出来即其中是通过前次测量对树高的估计。继续把分离出来即其中是通过前次测量对树高的估计。以此类推有通式方程甲即第次的估计可由第次的估计融合第次的测量后得出。这就形成了一种不断融合新数据、进行迭代优化的计算方法。参数可以用来调节“上次估计”与“本次测量”的采用比例。接下来我们寻求一个最优的。画龙点睛定义两个随机变量令随机变量为“上次估计”的误差即的误差真实值。令随机变量为“本次测量”的误差即的误差真实值。假设与相互独立。这意味着“上次估计(之前测量)的误差”与“本次测量的误差”不相关。假设与均服从高斯分布。这意味着其线性组合也服从高斯分布。这两条假设是对数学模型的理想化也是整个推导过程中的关键。一方面我们可以据此得到一个简洁的方程另一方面从现实世界的情况来看这样的假设往往是合理的。根据这两条假设计算随机变量的方差简记为其中为“本次估计”的误差方差为“上次估计”的误差方差为“本次测量”的误差方差。这是一个开口向上的一元二次函数在顶点导数为零处取得最小值。为使“本次估计”的误差方差最小估计最可靠令解得方程乙余霞成绮此时即方程丙至此我们的推导结束了。实践已经证明这个基于假设得出的理论表现不俗。文末附一段 java 程序看一下“卡尔曼滤波器”的高效与简洁。/*** 一个简单的卡尔曼滤波器*/public class Filter {private double x; // 估计值private double p; // 估计误差方差private final double q; // 测量误差方差// 初始化public Filter(double x, double p, double q) {this.x x;this.p p;this.q q;}// 优化估计public void calc(double newX) {double k p / (p q); // 对应 方程乙x (1 - k) * x k * newX; // 对应 方程甲p (1 - k) * p; // 对应 方程丙}// 输出结果Overridepublic String toString() {return x x , p p , q q;}}/*** 程序入口*/public static void main(String[] args) {Scanner scanner new Scanner(System.in);System.out.println(请输入估计值);double x scanner.nextDouble();System.out.println(请输入估计误差方差);double p scanner.nextDouble();System.out.println(请输入测量误差方差);double q scanner.nextDouble();// 初始化滤波器Filter filter new Filter(x, p, q);System.out.println(请依次输入测量值(小于零时退出));// 迭代计算while (true) {double newX scanner.nextDouble();if (newX 0) break;// 优化估计filter.calc(newX);// 实时输出System.out.println(filter);}scanner.close();