Adaptive digitale Filter - Seite 16
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Ich habe schon von Kalman-Filtern gehört, mich aber noch nie eingehend mit ihnen beschäftigt. Sie scheint statistisch optimal zu sein, was natürlich einen gewissen Optimismus weckt, aber andererseits: Wie viele großartige Technologien aus anderen Wissenschaftsbereichen, die auf dem Markt nicht funktionieren, gab es bereits? Es ist notwendig zu schauen.
NorthernWind , wenn Sie interessiert sind, kann ich Kalman für eine geringe Gebühr anbieten, http://www.myfolder.nm.ru/kalman.htm
Garfish, ich kann Ihnen auch sagen, wer an Kalman interessiert ist. Sie sind Prival, Neutron, grasn, lna01. Ich bin sicher, dass ich nicht alle genannt habe, aber diese Jungs gehören definitiv zu den Top Ten. Ich bin noch nicht so weit, da ich im Moment mit dem JMA zufrieden bin, der offenbar besser ist als der von Ihnen gezeichnete Kalman. Ich frage mich, ob ich darauf warten soll, dass der ehrwürdige Kalman den nicht so ehrwürdigen Juric doch noch übertrifft.
Hier ist ein Vergleich mit dem echten Jurik. Und hier ist ein Vergleich mit SkA_JMA - einem selbstgemachten Jurik, der nicht einmal annähernd mit dem echten Jurik verwandt ist.
Garfish, ich kann Ihnen auch sagen, wer an Kalman interessiert ist. Sie sind Prival, Neutron, grasn, lna01. Ich bin sicher, dass ich nicht alle genannt habe, aber diese Jungs gehören definitiv zu den Top Ten. Ich bin noch nicht so weit, da ich im Moment mit dem JMA zufrieden bin, der offenbar besser ist als der von Ihnen gezeichnete Kalman. Ich frage mich, ob ich darauf warten soll, dass der ehrwürdige Kalman den nicht so ehrwürdigen Juric doch noch übertrifft.
Mathematik für die Kunden, danke.
LeoV wieder danke für den Kauf, Sie haben eine Null-Order-Sliding-Window-Prognose auf Ihrem Chart, wenn Sie die Prognose von einer höheren Ordnung rekursiven Filter das Ergebnis wird viel besser als KFRP(KFRF()) setzen :)
Bitte sehr. Aber es ist unwahrscheinlich, dass sie kaufen...
Das Ergebnis wird viel besser sein als KFRP(KFRF()) :)
Zeigen Sie mir das Ergebnis, ja?
Hier. Aber ich meine das nicht böse. Nur als Ergebnis. Ich muss wissen, wie man es benutzt......
Mathematik für die Kunden, danke.
LeoV noch einmal danke für den Kauf, Sie haben eine Null-Order-Sliding-Window-Prognose auf Ihrem Chart, wenn Sie eine Prognose von einer höheren Ordnung Filterung rekursiv das Ergebnis wird viel besser als KFRP(KFRF()) setzen :)
Ganz und gar nicht. Meiner Meinung nach besser mit einem Schiebefenster......
Bitte sehr. Aber es ist unwahrscheinlich, dass sie kaufen...
Zeigen Sie das Ergebnis, ja?
Die rote Linie ist meiner Meinung nach näher an den Daten, obwohl die Gesamtgröße des Mittelungsfensters in Kalman 4+11 und in zhm 15 ist, in Wirklichkeit ist es nicht das Mittelungsfenster, in Kalman ist es die Speichergröße, die Bedeutung ist anders, man kann keine Filterung bei hohen Ordnungen mit einer Speichertiefe von 100 erhalten.
Aber wer sucht was, wer braucht einen glatteren Filter, wer braucht eine genauere Annäherung an die Daten.
bei höheren Ordnungen des Filters gibt es harmonische Komponenten bei Umkehrungen in Form von Überläufen und glattem Fading.
Garfish, ich kann Ihnen auch sagen, wer an Kalman interessiert ist. Sie sind Prival, Neutron, grasn, lna01. Ich bin sicher, dass ich nicht alle genannt habe, aber diese Jungs gehören definitiv zu den Top Ten. Ich bin noch nicht so weit, da ich im Moment mit dem JMA zufrieden bin, das offenbar besser ist als der von Ihnen gezeichnete Kalman. Ich frage mich, ob ich darauf warten soll, dass der ehrwürdige Kalman den nicht so ehrwürdigen Juric doch noch übertrifft.
Wenn einer der Programmierer frei ist, bin ich bereit, meine Erfahrungen mit Kalman zu teilen (ichmo das weiche Zeichen im Namen ist überflüssig). Es funktioniert in Matcadet.
Garfish für das Angebot danke, aber ich bin mehr daran interessiert, es selbst zu tun, sehr ermutigt durch einige der Ergebnisse.