kalman-filter - 具有 100 个包含噪声的数据样本的卡尔曼滤波器

Question

如果我对 100 个 x 和 y 样本进行一系列观察。这足以预测与 ax 值对应的第 101 个 y 吗？我可以使用 100 个样本的部分数据来更新一些值（考虑到存在噪声并且某些数据可能已损坏）吗？

Answer 1

堆栈溢出是针对编码的——所以如果你有你希望工作的代码，但它没有，你应该把它和你的问题一起发布。

如果您有 y 对 x 的依赖性的模型，卡尔曼滤波器可以帮助解决您描述的问题。因此，例如，如果您的模型是：y = a * x + b + 高斯噪声，那么卡尔曼滤波器是估计“a”和“b”的一种方法，然后您可以预测第 101 个 y从第 101 个 x。