適応型デジタルフィルタ - ページ 16

 
NorthernWind писал (а)>>

カルマンフィルターについては、聞いたことはあるが、詳しく扱ったことはない。統計的に最適と思われ、もちろん楽観視もできますが、一方で、市場では通用しない、他の科学分野の素晴らしい技術が、すでにどれだけ存在したでしょうか。見ることが必要です。

NorthernWind もし興味があれば、わずかな費用でカルマンを提供することができます。http://www.myfolder.nm.ru/kalman.htm

 

Garfish カルマンに興味を持っている人も教えてあげよう。PrivalNeutrongrasnlna01 です。全部は挙げていないけど、この人たちは間違いなくトップ10に入るね。描いてもらったカルマンより、どうやらJMAの方がいいみたいなので、今のところ満足しているので、そこまではしていません。やっぱり老舗のカルマンが、そうでないジュリックを凌駕するのを待つかなあ。

 
Mathemat писал (а)>>やっぱり由緒正しいカルマンが由緒正しくないジュリックを凌駕するのを待とうかなあ。

本物のJurikとの比較はこちら。そして、SkA_JMAとの比較です。これは、本物のJurikとは全く関係のない自作のJurikです。

 
Mathemat писал (а)>>

Garfish カルマンに興味を持っている人も教えてあげよう。PrivalNeutrongrasnlna01 です。全部は挙げていないけど、この人たちは間違いなくトップ10に入るね。描いてもらったカルマンより、どうやらJMAの方がいいみたいなので、今のところ満足しているので、そこまではしていません。やっぱり老舗のカルマンが、そうでないジュリックを凌駕するのを待つかなあ。

クライアントのための数学 ......ありがとう

LeoV さん、いつもありがとうございます。このチャートには0次スライディングウィンドウの予測がありますが、高次の再帰的フィルターからの予測を入れると、KFRP(KFRF) よりはるかに良い結果になるでしょう。:)

 
Garfish писал (а)>> お客様に感謝される数学

どういたしまして。しかし、彼らは買いそうにない...。

KFRP(KFRF())よりもはるかに良い結果が得られるでしょう。:)

結果を見せてくださいよ。

 
Mathemat писал (а)>> 結果を見せてくれ、な?

これです。でも、それは悪い意味ではないんです。ただ、結果的に使い方を知る必要がある......。

 
Garfish писал (а)>>

お客様のための数学 ......ありがとうございます。

LeoV さん、いつもありがとうございます。このチャートには0次スライディングウィンドウの予測がありますが、高次のフィルタリングによる予測を再帰的に実行すれば、KFRP(KFRF) よりはるかに良い結果が得られるでしょう。:)

そんなことはありません。スライド式の窓の方が良いと私は思うのですが......。

 
Mathemat писал (а)>>

どういたしまして。でも、買ってくれそうにない...。

結果を見せる、か。

そのことについては、私見ですが、赤い線の方がデータに近いと思います。Kalmanの平均化窓の総サイズは同じ4+11、zhmでは15ですが、実は平均化窓ではなく、Kalmanではメモリサイズであり、意味が違っていて、メモリ深度100で高次でのフィルタリングは得られないのです。

とはいえ、誰が何を探しているのか、誰かがフィルタをもっとスムーズにしたい、誰かがデータをもっと正確に近似させたいと考えている。

フィルタの高次では、オーバーフローとスムースフェーディングという形で反転時の高調波成分が存在します。

 
差別化につながるような、だから丸で囲った楕円形。
 
Mathemat писал (а)>>

Garfish カルマンに興味を持っている人も教えてあげよう。PrivalNeutrongrasnlna01 です。全部は挙げていないけど、この人たちは間違いなくトップ10に入るね。描いてもらったカルマンより、どうやらJMAの方がいいみたいなので、今のところ満足しているので、そこまではしていません。やっぱり老舗のカルマンが、そうでないジュリックを凌駕するのを待つかなあ。

もし、プログラマーの中で暇な人がいれば、私のカルマン(名前の中のソフト記号が冗長なのがイクモ)の経験を教えてあげる用意があります。Matcadetで動作します。

しかし、私は自分でやってみたいと思っています。