История изменений

С чем может ошибаться пользователь и зачем?

Когда пользователь фильтрует сигнал Калманом он может допустить несколько ошибок:

• Некорректная модель наблюдаемого процесса, например, считаем, что у нас прямолинейное равномерное движение объекта, а на самом деле там маневрирующий объект.
• Некорректная модель наблюдения (это уже чистый факап).
• Некорректные априорная оценка матрицы корреляции шума измерения, например, - разные экземпляры датчика поразному шумят.
• Некорректная априорная оценка матрицы корреляции шума процесса (тоже чистый факап).

Помимо этого могут быть некоторые особенности сигнала, например, - шумы распределены по Стьюденту, а не по Гауссу…

В либе есть средства для смягчения последствий этого всего (кроме хренвой модели наблюдения).

Соответственно, пользователь может быть уже не высоко квалифицированным специалистом, а буратиной средней злобности…

С чем может ошибаться пользователь и зачем?

Когда пользователь фильтрует сигнал Калманом он может допустить несколько ошибок:

• Некорректная модель наблюдаемого процесса, например, считаем, что у нас прямолинейное равномерное движение объекта, а на самом деле там маневрирующий объект.
• Некорректная модель наблюдения (это уже чистый факап).
• Некорректные априорная оценка матрицы корреляции шума измерения, например, - разные экземпляры датчика поразному шумят.
• Некорректная априорная оценка матрицы корреляции шума процесса (тоже чистый факап).

Помимо этого огут быть некоторые особенности сигнала, например, - шумы распределены по Стьюденту, а не по Гауссу…

В либе есть средства для смягчения последствий этого всего (кроме хренвой модели наблюдения).

Соответственно, пользователь может быть уже не высоко квалифицированным специалистом, а буратиной средней злобности…

С чем может ошибаться пользователь и зачем?

Когда пользователь фильтрует сигнал Калманом он может допустить несколько ошибок:

• Некорректная модель наблюдаемого процесса, например, считаем, что у нас прямолинейное равномерное движение объекта, а на самом деле там маневрирующий объект.
• Некорректная модель наблюдения (это уже чистый факап).
• Некорректные априорная оценка матрицы корреляции шума измерения, например, - разные экземпляры датчика поразному шумят.
• Некорректная априорная оценка матрицы корреляции шума процесса (тоже чистый факап).

Помимо этого огут быть некоторые особенности сигнала, например, - шумы распределены по Стьюденту, а не по Гауссу…

В либе есть средства для смягчения последствий этого всего.

Соответственно, пользователь может быть уже не высоко квалифицированным специалистом, а буратиной средней злобности…