Нужна помощь в реализации фильтра Калмана

[Falconist]

Извините, что со своим свиным рылом лезу в калашный ряд. Ну не специалист я в этих вопросах. В статистике есть метод инте- экстраполяции значений по "скользящему среднему". Возможно, это уважаемым коллегам известно. А возможно, что и нет...

Почему бы и не попробовать?

[Nikopol]

Дело в том что я тоже читал об этих методах, в частности читал о методах B-spline и Hermite, но отбросил данный метод, т.к. посчитал, что не совсем применима для данного случая. мне необходимо было обеспечить прямую в состоянии покоя девайса, а метод интерполирования (экстраполирования) не обеспечил бы такой характеристики.

[Falconist]

Ещё один "мяв" - и не буду больше нагнетать. В статистике есть такое понятие, как "доверительный интервал". Скажем, по 9 предыдущим точкам расчитать линию регрессии, по которой определить значение ожидаемой и, если она войдет в этот интервал - то просто не учитывать её как значимую. Включить её в этот стек FIFO, а самую первую - исключить. Пересчитать. И т.д.

Если новое значение выйдет из доверительного интервала - значит, появился полезный сигнал.

Как-то так...

[alexgap]

Скажем, по 9 предыдущим точкам расчитать линию регрессии, по которой определить значение ожидаемой и, если она войдет в этот интервал - то просто не учитывать её как значимую

Ну так и делаем для определения полезного/менее полезного сигнала. А вот насчет скользящего среднего - это просто хороший фильтр для белого шума, поэтому его так любят в статистике. И в реальности он тоже хорошо работает.

Но если шум не белый - то скользящее среднее не будет самым оптимальным вариантом для вычисления среднего ожидаемого значения. В этом случае это вырождается в другой КИХ (FIR) фильтр, который обеспечит оптимальное взвешивание. Обычно таким не замарачиваются, но по хорошему нужно делать именно так. Т.е. взять шум системы, определить его статистическое распределение и построить на его основе соответствующий КИХ фильтр, обеспечивающий оптимальное взвешивание (максимально точное за минимальный промужеток времени). Для белого шума получится классическое простое скользящее среднее, там где все коэффициенты одинаковы для всех предыдущих отсчетов.

Фильтр такого же типа можно использовать и для ограничения полосы пропускания.

[Uragan90]

ИМХО! Нужно реализовать сначала перекрестный буфер.. Допустим несколько банков памяти, с суммированием и перемножением между собой, среднением! На каждом этапе перезаписи в соседний банк происходит сравнение с тем что на входе и тем что на выходе фильтра!

[andreysmorodov]

В библиотеке OpenCV есть фильтр кальмана и пример. Правда это библиотека машинного зрения, но исходники прилагаются (не все правда). Google в помощь.

[Huzzer]

Два совета:
1) для студентов - учите ТАУ!
2) для инженеров - К. Браммер и Г.Зиффлинг. Фильтр Калмана-Бьюси
P.s Хочу обратиться к авторам, пожалуйта, не описывайте подробно методов, в которых до конца не разобрались и, пожалуйста, указывайте перевод инностранных терминов и, надеюсь, данная книга объемом 200 стр. поможет автору Nikopol.

[travolta22]

Вышли условия - поговорим...

[Nikopol]

Вышли условия - поговорим...

Спсибо за предложение, но пока что я остановился на своей реализации, да и выяснил, что метод Калмана, в моем случае, не применим.

[travolta22]

No problems! Happy!