2024-05-20 00:38:31 发布
网友
我正在实现一个卡尔曼滤波器,但是结果中有大量的噪声。我添加的噪声量及其编码为:
y = np.arange(100) y = y + 0.0065 * np.random.randn() # yaw rate
我的结果是:
0.0065已经非常低的噪音。有没有办法消除这种噪音
卡尔曼滤波确实是从观测值中滤除噪声的一种方法。如果能够很好地实现并调整到问题的动态,它可以有效地检索到考虑高斯噪声场景的准确估计值(对于不同的噪声模型,经典的卡尔曼滤波器可能不适用)。正如here所解释的,您需要调整过程和观测协方差噪声矩阵。有时这是一个反复试验的过程。你认为观察结果越嘈杂,过滤器对先前知识的权重就越大。你认为你的过程越嘈杂(高度动态),过滤器对先前知识的权重就越小。
卡尔曼滤波确实是从观测值中滤除噪声的一种方法。如果能够很好地实现并调整到问题的动态,它可以有效地检索到考虑高斯噪声场景的准确估计值(对于不同的噪声模型,经典的卡尔曼滤波器可能不适用)。正如here所解释的,您需要调整过程和观测协方差噪声矩阵。有时这是一个反复试验的过程。你认为观察结果越嘈杂,过滤器对先前知识的权重就越大。你认为你的过程越嘈杂(高度动态),过滤器对先前知识的权重就越小。
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