История изменений
Исправление shkolnick-kun, (текущая версия) :
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…
Исправление shkolnick-kun, :
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…
Исходная версия shkolnick-kun, :
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…