nechodím na prednáškyTAR2_20170509 02 KF: Príklady
Preber si túto prednášku so svojou AI
Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.
Zhrnutie prednášky
Prednáška demonštruje princíp Kalmanovho filtra na jednoduchom príklade odhadu konštantnej veličiny zaťaženej chybou merania. Postupne sa odvodzujú matice dynamického systému (A=1, C=1, Q=0), počiatočné podmienky (P0=0,5, x0=0) a rekurzívne vzťahy pre výpočet zosilnenia Lk a aktualizáciu kovariancie Pk. Diskutuje sa voľba konštantného zosilnenia L vzhľadom na stabilitu a periodicitu pozorovača v diskrétnej oblasti a porovnáva sa správanie pozorovača s malým, veľkým a časovo premenlivým (Kalmanovým) zosilnením. Na záver sú predstavené MATLAB funkcie na výpočet Kalmanovho filtra (napr. dare, dlqe) a porovnanie asymptotického a dynamického Kalmanovho filtra na príklade zásobníkov.
- - Príklad odhadu konštanty x s chybou merania pomocou Kalmanovho filtra
- - Odvodenie matíc A=1, C=1, Q=0, R=sigma^2, P0=0,5, x0=0
- - Odvodenie vzťahov pre výpočet zosilnenia Lk a aktualizáciu kovariancie Pk
- - Analýza stability pozorovača A−LC v diskrétnej oblasti a voľba L pre nekmitavý priebeh
- - Porovnanie pozorovača s malým, veľkým a premenlivým (Kalmanovým) zosilnením
- - Prehľad MATLAB funkcií pre výpočet Kalmanovho filtra (dare, dlqe, Kalman)
- - Porovnanie asymptotického a dynamického Kalmanovho filtra na zásobníkoch
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
