칼만 필터에 대해 들어본 적은 있지만 자세히 다루지는 않았습니다. 통계적 의미에서 최적인 것 같습니다. 물론 이는 약간의 낙관론을 불러일으키지만, 다른 한편으로는 시장에서 작동하지 않는 다른 과학 분야의 멋진 기술이 이미 얼마나 많이 사용되었는지에 대한 것입니다. 볼 필요
Garfish , 나는 또한 Kalman이 누구에게 관심이 있는지 제안할 수 있습니다. 이들은 Prival , Neutron , grasn , lna01 입니다. 나는 그들 모두의 이름을 말하지는 않았지만 이 사람들은 확실히 상위 10위 안에 든다. 나는 거기에 없다, 왜냐하면 당분간은 JMA도 어울리겠지만, 당신이 그린 칼만보다 나은 것 같습니다. 나는 존경하지 않는 Dzhurik을 여전히 능가할 존경하는 Kalman을 기다릴 것인지 궁금합니다.
Garfish , 나는 또한 Kalman이 누구에게 관심이 있는지 제안할 수 있습니다. 이들은 Prival , Neutron , grasn , lna01 입니다. 나는 그들 모두의 이름을 말하지는 않았지만 이 사람들은 확실히 상위 10위 안에 든다. 나는 거기에 없다, 왜냐하면 당분간은 JMA도 어울리겠지만, 당신이 그린 칼만보다 나은 것 같습니다. 나는 존경하지 않는 Dzhurik을 여전히 능가할 존경하는 Kalman을 기다릴 것인지 궁금합니다.
클라이언트를 위한 수학 감사합니다.
LeoV 구매에 다시 한 번 감사드립니다. 차트에 0차 슬라이딩 윈도우 예측이 있습니다. 고차 필터링에서 예측을 반복적인 방식으로 입력하면 결과가 KFRP(KFRF())보다 훨씬 좋을 것입니다 :)
이와 같이 빨간색 선은 제 생각에 데이터에 더 가깝습니다. 칼만의 평균 창 크기는 전체적으로 4 + 11이고 언론에서는 15입니다. 사실 이것은 평균화 창, 칼만에서는 메모리의 크기이며 의미가 다르며 메모리 깊이가 100인 고차에서 필터링이 없는 것을 얻을 수 있습니다.
누군가는 무언가를 찾고 있지만 누군가는 필터를 더 매끄럽게 해야 하고 누군가는 데이터를 더 정확하게 근사화해야 합니다.
높은 차수에서 고조파 성분은 오버슈트 및 부드러운 감쇠의 형태로 차례로 필터에 나타납니다. 타원형으로 동그라미
Garfish , 나는 또한 Kalman이 누구에게 관심이 있는지 제안할 수 있습니다. 이들은 Prival , Neutron , grasn , lna01 입니다. 나는 그들 모두의 이름을 말하지는 않았지만 이 사람들은 확실히 상위 10위 안에 든다. 나는 거기에 없다, 왜냐하면 당분간은 JMA도 어울리겠지만, 당신이 그린 칼만보다 나은 것 같습니다. 나는 존경하지 않는 Dzhurik을 여전히 능가할 존경하는 Kalman을 기다릴 것인지 궁금합니다.
프로그래머 중 한 명이 무료라면 그는 Kalman에 대한 자신의 경험을 공유할 준비가 되어 있습니다(제목의 소프트 기호는 불필요합니다). Matkad에서 작동합니다.
칼만 필터에 대해 들어본 적은 있지만 자세히 다루지는 않았습니다. 통계적 의미에서 최적인 것 같습니다. 물론 이는 약간의 낙관론을 불러일으키지만, 다른 한편으로는 시장에서 작동하지 않는 다른 과학 분야의 멋진 기술이 이미 얼마나 많이 사용되었는지에 대한 것입니다. 볼 필요
NorthernWind 에 관심이 있다면 소액의 비용으로 Kalman을 제공할 수 있습니다. http://www.myfolder.nm.ru/kalman.htm
Garfish , 나는 또한 Kalman이 누구에게 관심이 있는지 제안할 수 있습니다. 이들은 Prival , Neutron , grasn , lna01 입니다. 나는 그들 모두의 이름을 말하지는 않았지만 이 사람들은 확실히 상위 10위 안에 든다. 나는 거기에 없다, 왜냐하면 당분간은 JMA도 어울리겠지만, 당신이 그린 칼만보다 나은 것 같습니다. 나는 존경하지 않는 Dzhurik을 여전히 능가할 존경하는 Kalman을 기다릴 것인지 궁금합니다.
실제 유리크와의 비교입니다. 그리고 사이트에서 자체 제작 Yurik인 SkA_JMA와의 비교에는 실제 Yurik에 가까운 것이 없습니다.
Garfish , 나는 또한 Kalman이 누구에게 관심이 있는지 제안할 수 있습니다. 이들은 Prival , Neutron , grasn , lna01 입니다. 나는 그들 모두의 이름을 말하지는 않았지만 이 사람들은 확실히 상위 10위 안에 든다. 나는 거기에 없다, 왜냐하면 당분간은 JMA도 어울리겠지만, 당신이 그린 칼만보다 나은 것 같습니다. 나는 존경하지 않는 Dzhurik을 여전히 능가할 존경하는 Kalman을 기다릴 것인지 궁금합니다.
클라이언트를 위한 수학 감사합니다.
LeoV 구매에 다시 한 번 감사드립니다. 차트에 0차 슬라이딩 윈도우 예측이 있습니다. 고차 필터링에서 예측을 반복적인 방식으로 입력하면 결과가 KFRP(KFRF())보다 훨씬 좋을 것입니다 :)
물론이죠. 그러나 그들은 사지 않을 것입니다 ...
결과는 KFRP(KFRF())보다 훨씬 낫습니다 :)
결과를 보여줘, 응?
여기. 하지만 나쁜 뜻은 아닙니다. 결과적으로. 사용법을 알아야........
클라이언트에 대한 수학 감사합니다.
LeoV 구매에 다시 한 번 감사드립니다. 차트에 0차 슬라이딩 윈도우 예측이 있습니다. 고차 필터링에서 예측을 반복적인 방식으로 입력하면 결과가 KFRP(KFRF())보다 훨씬 좋을 것입니다 :)
별말씀을요. 내 생각에는 슬라이딩 창이 더 좋습니다 .......
물론이죠. 그러나 그들은 사지 않을 것입니다 ...
결과를 보여줘, 응?
이와 같이 빨간색 선은 제 생각에 데이터에 더 가깝습니다. 칼만의 평균 창 크기는 전체적으로 4 + 11이고 언론에서는 15입니다. 사실 이것은 평균화 창, 칼만에서는 메모리의 크기이며 의미가 다르며 메모리 깊이가 100인 고차에서 필터링이 없는 것을 얻을 수 있습니다.
누군가는 무언가를 찾고 있지만 누군가는 필터를 더 매끄럽게 해야 하고 누군가는 데이터를 더 정확하게 근사화해야 합니다.
높은 차수에서 고조파 성분은 오버슈트 및 부드러운 감쇠의 형태로 차례로 필터에 나타납니다. 타원형으로 동그라미
Garfish , 나는 또한 Kalman이 누구에게 관심이 있는지 제안할 수 있습니다. 이들은 Prival , Neutron , grasn , lna01 입니다. 나는 그들 모두의 이름을 말하지는 않았지만 이 사람들은 확실히 상위 10위 안에 든다. 나는 거기에 없다, 왜냐하면 당분간은 JMA도 어울리겠지만, 당신이 그린 칼만보다 나은 것 같습니다. 나는 존경하지 않는 Dzhurik을 여전히 능가할 존경하는 Kalman을 기다릴 것인지 궁금합니다.
프로그래머 중 한 명이 무료라면 그는 Kalman에 대한 자신의 경험을 공유할 준비가 되어 있습니다(제목의 소프트 기호는 불필요합니다). Matkad에서 작동합니다.
Garfish는 제안에 감사 하지만 직접 하는 것이 더 흥미롭고 일부 결과는 매우 고무적입니다.