卡尔曼滤波-剔除异常值的影响
二郎在看论文的时候,发现了一个针对卡尔曼滤波过程中,测量向量出现误差导致滤波发散的处理方法。
该方法也可以扩展到其他问题中使用,所以二郎在这里写一下。
论文原文:https://www.mdpi.com/1424-8220/20/17/4710
论文翻译对应
这里也可以看出它的一个核心
马哈拉诺比斯度量/距离
1)什么是这个度量
2)具体怎么用的
3)论文中怎么用的
从上面的论文片段分析来看
它在卡尔曼滤波中,将这个过程加入其中。如果一次测量向量的输入不满足要求,那就可以忽略该次迭代的结果,即等同于删除这次测量向量,以避免对最终结果的影响。
①
在统计学中,𝛼代表卡方分布(𝜒²分布)的所需置信水平。具体来说,𝛼是显著性水平,即发生误差的概率。通常,置信水平是 1-𝛼。例如,如果𝛼=0.05,则置信水平是95%,表示我们有95%的信心认为测试统计量落在卡方分布的临界值之内。这在假设检验和置信区间估计中被广泛应用。
②卡方分布
当n个相互独立的随机变量ξ₁, ξ₂, …, ξn,均服从标准正态分布(即均值为0,方差为1的正态分布)时,这n个随机变量的平方和构成一个新的随机变量,其分布规律称为卡方分布。
在这个定义中,参数n被称为自由度(df),它表示用于估计统计参数的样本数据值的数量。
其实也非常好理解,我们把 x 1 2 + x 2 2 + x 3 2 + x 4 2 + x 5 2 = A x1^2+x2^2+x3^2+x4^2+x5^2=A x12+x22+x32+x42+x52=A,计算A的分布,就是自由度为5的卡方分布。这里有一点不叫绕, x 1 x1 x1是什么? x 1 x1 x1就是一个数字,这个数字符合一定规律在变化。我们在仿真或者分析时,需要通过算法,随机生成多个x1。然而我们在分析时,我们时有多个x1,我们需要求出它的均值和方差,以找到它的分布规律。加入我们有100组x1,我们计算时,就会生成100个A,然后看这个A的分布规律,就是卡方分布。
至于具体论文中怎么设的,二郎也没看太懂,大家懂的可以说一下。
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Python OCR 文字识别使用模型:读光-文字识别-行识别模型-中英-通用领域
介绍 什么是OCR? OCR是“Optical Character Recognition”的缩写,中文意为“光学字符识别”。它是一种技术,可以识别和转换打印在纸张或图像上的文字和字符为机器可处理的格式,如计算机文本文件。通过使用OCR技术,可…...
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【SPSS】基于因子分析法对水果茶调查问卷进行分析
🤵♂️ 个人主页:艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞Ǵ…...
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gitlab将本地文件项目上传至gitlab服务
打开gitlab网页界面,登陆管理员账号 (测试服务器安装的gitlab,浏览器输入ip或配置的gitlab地址) 创建新项目 使用gitlab创建项目 创建一个新项目(忽略分组) (忽略分组) 在创建工…...
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Selenium 库的爬虫实现
Selenium 是什么? Selenium 是一个用于自动化 Web 应用程序测试的工具。它提供了一个用于测试网站的框架,可以模拟用户在浏览器中的操作,如点击链接、填写表单、提交数据等。Selenium 可以在多种浏览器和操作系统上运行,并且支持…...