kalman filter

hareketli cisimlerin bulundukları hareketli fonlardan ayrılmasını sağlayan görüntü işleme filtresi.

GPS sinyallerinin işlenmesinde de oldukça etkili olan filtre.

özünde zamanla değişen rastgele süreçleri filtrelemesi ve yapısı itibariyle (recursive) gerçek zamanlı sistemlerde kullanılabilirliği ile gönüllerde taht kuran filtre. Kalman filterın en baba özelliği zamanla değişmeye tahammül etmesidir. (insensitive to time- variance).

kabaca özetlemek gerekirse:

kalman filter -atıyorum- t anında önce t-1 anına kadar olan gözlemlerden t anındaki en iyi tahmini yapar. daha sonra t anındaki gözlem uygun oldugu zaman t anındaki tahmini iyilesitirir. burda kalman gain devreye girer. daha sonra t+1 anı icin en iyi tahminler yapılmaya baslanır.

artı kalman filter kullanmak isteyen genc, kesinlikle sistemini state-space representationda yazmalıdır:

nedir bu:

x(t+1) = A(t)*x(t) + W(t)
Y(t) = H(t)* x(t) + V(t)

burada W(t) ve V(t) sırasıyla durum ve cıktı gurultusudur.
A(t)state transition matriks, H(t)observation matrix, x(t) state, ve y(t) sizin gördüğünüz cıktıdır.

Bunun benzeri hidden markov modelde de vardır.

Ps: anlıyan veya yardım almak isteyen özel msj atsın