| rdfs:comment
| - Kálmánův filtr je algoritmus, který z dat, zatížených nepřesnostmi a šumem, odhaduje neznámé hodnoty proměnných. Využívá k tomu nejen naposledy naměřených dat a model systému, ale také vektor údajů o předchozím stavu systému. Kálmánův filtr je široce používaný pro zpracování signálů, navigaci, robotiku a další úlohy.Nazývá se po matematikovi Rudolfu Kálmánovi, který tuto metodu objevil a rozpracoval. (cs)
- Filtrilo de Kalman estas algoritmo kiu forigas eraron de mezuro. La kreinto estis hungara-usona matematikisto Rudolf Emil Kálmán en 1960. , kie - momento de tempo, - vektoro de eniro, - - , - , - vektoro de eraro de mezuro - vektoro de eraro de mezuro (eo)
- Le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kalman. (fr)
- 칼만 필터(Kalman filter)는 잡음이 포함되어 있는 측정치를 바탕으로 선형 역학계의 상태를 추정하는 로, 이 개발하였다. 칼만 필터는 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 레이다 등의 여러 분야에 사용된다. 칼만 필터는 과거에 수행한 측정값을 바탕으로 현재의 상태 변수의 결합분포를 추정한다. 알고리즘은 예측과 업데이트의 두 단계로 이루어진다. 예측 단계에서는 현재 상태 변수의 값과 정확도를 예측한다. 현재 상태 변수의 값이 실제로 측정된 이후, 업데이트 단계에서는 이전에 추정한 상태 변수를 기반으로 예측한 측정치와 실제 측정치의 차이를 반영해 현재의 상태 변수를 업데이트한다. 확장 칼만 필터는 비선형 시스템을 기반으로 동작한다. (ko)
- カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 (ja)
- Il filtro di Kalman è un efficiente filtro ricorsivo che valuta lo stato di un sistema dinamico a partire da una serie di misure soggette a rumore. Per le sue caratteristiche intrinseche è un filtro ottimo per rumori e disturbi agenti su sistemi gaussiani a media nulla. Trova utilizzo come osservatore dello stato, come loop transfer recovery (LTR) e come sistema di identificazione parametrica. Il problema della progettazione del filtro di Kalman è il problema duale del regolatore lineare quadratico (LQR). (it)
- Het kalman-filter is een rekenmethode waarmee getracht wordt storingen (ruis) in reeksen meet- of andere gegevens te reduceren. De rekenmethode is in 1960 ontwikkeld door de Hongaar Rudolf Emil Kálmán en wordt sindsdien op vele manieren toegepast. De werking is te vergelijken met de kleinste-kwadratenmethode, die gebruikt wordt om de beste lijn door een aantal punten te vinden, met als bijkomend groot voordeel dat niet alle waardes vooraf bekend hoeven te zijn. Het kalman-filter is daarom bijzonder geschikt om in real-time toegepast te worden, waarbij de uitkomst steeds de "best passende" benadering is. (nl)
- Filtr Kalmana – algorytm rekurencyjnego wyznaczania minimalno-wariancyjnej estymaty wektora stanu modelu liniowego dyskretnego układu dynamicznego na podstawie pomiarów wyjścia oraz wejścia tego układu. Przyjmuje się założenie, że zarówno pomiar, jak i proces przetwarzania wewnątrz układu jest obarczony błędem o rozkładzie gaussowskim. (pl)
- Kalmanfilter är ett effektivt rekursivt filter eller algoritm, som utifrån en mängd inkompletta och brusiga mätningar uppskattar tillståndet hos ett dynamiskt system. Ett exempel på tillämpning kan vara att ta fram korrekt och kontinuerligt uppdaterad information om ett objekts position och hastighet utifrån en serie imperfekta observationer av objektets position vid tröghetsnavigering. Metoden används i många och vitt skilda tekniska tillämpningar från radar till datorseende. Kalmanfiltrering är ett viktigt ämne i reglerteknik och utveckling av . (sv)
- مصفات أو مرشح أو فلتر كلمان Kalman Filter هو مرشح يستعمل عادة لحساب أو التنبؤ بحالات نظام ديناميكي ما اعتمادًا على نموذج أو قياسات مشوشة له يقوم فلتر كالمان بحساب قيم حالة نظام ديناميكي ما بطريقة مثلى تجعل القيمة المنتظر لمربع الفارق بين التنبؤ والحالة الصحيحة هي الأصغر.أي أنه عبارة على ملاحظ. سمي هذا المرشح باسم مخترعه الرياضياتي رودولف كالمان.أحيانا يسمى هذا المرشح أيضا بمرشح أو فلتر فينر. ولكى تفهم مرشح كالمان فاننا ننصح ان تطلع اولا على للأنظمة الديناميكية (ar)
- El filtre de Kalman és un algorisme desenvolupat per Rudolf E. Kálmán el 1960 que serveix per poder identificar l'estat ocult (no mesurable) d'un sistema dinàmic lineal, igual que l'observador de Luenberger, però serveix a més quan el sistema està sotmès a soroll blanc additiu. La diferència entre ambdós és que en l'observador de Luenberger, el guany K de realimentació de l'error ha de ser escollit manualment, mentre que el filtre de Kalman és capaç d'escollir de manera òptima quan es coneixen les variàncies dels sorolls que afecten el sistema. Cas de temps discret: on: Cas de temps continu: (ca)
- Das Kalman-Filter (auch Kalman-Bucy-Filter, Stratonovich-Kalman-Bucy-Filter oder Kalman-Bucy-Stratonovich-Filter) ist ein mathematisches Verfahren zur iterativen Schätzung von Parametern zur Beschreibung von Systemzuständen auf der Basis von fehlerbehafteten Beobachtungen. Benannt ist das Filter nach seinen Entdeckern Rudolf E. Kálmán, und Ruslan L. Stratonovich, die das Verfahren unabhängig voneinander entdeckt bzw. wesentliche Beiträge dazu geliefert haben. (de)
- For statistics and control theory, Kalman filtering, also known as linear quadratic estimation (LQE), is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, including statistical noise and other inaccuracies, and produces estimates of unknown variables that tend to be more accurate than those based on a single measurement alone, by estimating a joint probability distribution over the variables for each timeframe. The filter is named after Rudolf E. Kálmán, who was one of the primary developers of its theory. (en)
- El filtro de Kalman es un algoritmo desarrollado por Rudolf E. Kalman en 1960 que sirve para poder identificar el estado oculto (no medible) de un sistema dinámico lineal, al igual que el observador de Luenberger, pero sirve además cuando el sistema está sometido a ruido blanco aditivo. La diferencia entre ambos es que en el observador de Luenberger, la ganancia K de realimentación del error debe ser elegida "a mano", mientras que el filtro de Kalman es capaz de escogerla de forma óptima cuando se conocen las varianzas de los ruidos que afectan al sistema. (es)
- Em estatística, o filtro de Kalman é um método matemático criado por Rudolf Kalman. Seu propósito é utilizar medições de grandezas realizadas ao longo do tempo (contaminadas com ruído e outras incertezas) e gerar resultados que tendam a se aproximar dos valores reais das grandezas medidas e valores associados. O filtro de Kalman apresenta diversas aplicações e é uma parte essencial do desenvolvimento de tecnologias espaciais e militares. Talvez o tipo mais usado e simples do filtro de Kalman seja em phase-locked loop (malhas de captura de fase), bastante comuns em rádios FM e na maioria dos equipamentos de telecomunicações existentes. Extensões e generalizações do método também foram desenvolvidas. (pt)
- Фільтр Калмана (англ. Kalman filter), відомий також як лінійно-квадратичне оцінювання (англ. linear quadratic estimation, LQE), — це алгоритм, що використовує послідовності вимірювань протягом часу, які містять шум (випадкові відхилення) та інші неточності, й видає оцінки невідомих змінних, що є потенційно точнішими за базовані на самих лише вимірюваннях. Формальніше, фільтр Калмана працює рекурсивно на потоках зашумлених вхідних даних, і видає статистично оптимальну оцінку базового стану системи. Фільтр названо на честь Рудольфа Калмана, одного з головних розробників його теорії. (uk)
- Фи́льтр Ка́лмана — эффективный рекурсивный фильтр, оценивающий вектор состояния динамической системы, используя ряд неполных и зашумленных измерений. Назван в честь Рудольфа Калмана. Фильтр Калмана широко используется в инженерных и эконометрических приложениях: от радаров и систем технического зрения до оценок параметров макроэкономических моделей. Калмановская фильтрация является важной частью теории управления, играет большую роль в создании систем управления. Совместно с линейно-квадратичным регулятором фильтр Калмана позволяет решить задачу линейно-квадратичного гауссовского управления. Фильтр Калмана и линейно-квадратичный регулятор — возможное решение большинства фундаментальных задач в теории управления. (ru)
- 卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含雜訊的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波會根據各測量量在不同時間下的值，考慮各時間下的联合分布，再產生對未知變數的估計，因此會比只以單一測量量為基礎的估計方式要準。卡尔曼濾波得名自主要貢獻者之一的鲁道夫·卡尔曼。 卡尔曼滤波在技術領域有許多的應用。常見的有飛機及太空船的。卡尔曼滤波也廣為使用在時間序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是機器人運動規劃及控制的重要主題之一，有時也包括在。卡尔曼滤波也用在中軸神經系統運動控制的建模中。因為從給與運動命令到收到感覺神經的回授之間有時間差，使用卡尔曼滤波有助於建立符合實際的系統，估計運動系統的目前狀態，並且更新命令。 卡尔曼滤波的演算法是二步驟的程序。在估計步驟中，卡尔曼滤波會產生有關目前狀態的估計，其中也包括不確定性。只要觀察到下一個量測（其中一定含有某種程度的誤差，包括隨機雜訊）。會通過加權平均來更新估計值，而確定性越高的量測加權比重也越高。演算法是迭代的，可以在實時控制系統中執行，只需要目前的輸入量測、以往的計算值以及其不確定性矩陣，不需要其他以往的資訊。 使用卡尔曼滤波不用假設誤差是正态分布，不過若所有的誤差都是正态分布，卡尔曼滤波可以得到正確的條件機率估計。 (zh)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)