ФИЛЬТР КАЛМАНА PYTHON

Фильтр Калмана - это алгоритм, используемый для уменьшения шума в данных. Он используется в различных областях, таких как автоматическое управление, навигация, финансы и машинное обучение.

В Python фильтр Калмана может быть реализован с использованием библиотеки NumPy. Рассмотрим простой пример:

import numpy as np

# инициализация начальных значений
x = np.array([0, 0]) # начальные значения вектора состояния
P = np.array([[1000, 0], [0, 1000]]) # начальная ковариация состояния
A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) # матрица перехода состояния
Q = np.array([[1, 0], [0, 1]]) # ковариация шума процесса
H = np.array([[1, 0]]) # матрица наблюдения
R = np.array([[1]]) # ковариация шума измерения

# имитация данных
data = [i+np.random.normal(scale=1) for i in range(100)]

# определение переменных для записи результатов
filtered_states = []

# проход фильтра Калмана по данным
for z in data:
    # предсказание
    x = A @ x
    P = A @ P @ A.T + Q
    
    # коррекция
    y = z - H @ x
    S = H @ P @ H.T + R
    K = P @ H.T @ np.linalg.inv(S)
    x += K @ y
    P -= K @ H @ P
    
    filtered_states.append(x)

# вывод результатов
print(filtered_states)

Пример кода выше имитирует данные (вектор состояния) с помощью шума, затем проходит через фильтр Калмана и выводит отфильтрованные значения.

Концепт фильтра Калмана

ЦОС Python #5: Фильтр Калмана дискретного времени

PYTHON : PROJET DÉBUTANT \

ROS Лекция 19 Фильтр Калмана. Расширенный фильтр Калмана. EKF. Фильтр Калмана \

ЦОС Python #6: Фильтр Калмана для авторегрессионого уравнения

ЦОС Python #7: Векторный фильтр Калмана

BLGPG-99BE90016FA3-24-11-23-23

Новые материалы: