घातीय चलती - औसत - kalman फिल्टर

तुल्यता केवल कुछ मॉडलों के लिए रखती है, जैसे कि यादृच्छिक चलने का आवाज़। एचएएमए या स्थानीय रेखीय प्रवृत्ति। हल्ल-सर्दी EWMA स्टेट स्पेस मॉडल कस्टम स्मूरर्स की तुलना में बहुत अधिक सामान्य हैं। इसके अलावा इनिशियलाइजेशन में सघन सैद्धांतिक आधार हैं यदि आप यादृच्छिक चलने का शोर चाहते हैं, और आप कलमैन फिल्टर से परिचित नहीं हैं, तो आप ईडब्ल्यूएमए डॉ जी जी 5 अक्टूबर 11 को 8 01 के साथ बेहतर हो सकते हैं। ईवएमए के साथ कलमैन फिल्टर के तुल्यता को प्रारंभ करने के लिए केवल एक यादृच्छिक चलने के शोर के मामले के लिए है और यह पुस्तक में शामिल, स्ट्रक्चरल टाइम सीरीज़ मॉडल का पूर्वानुमान और एंड्रयू हार्वे द्वारा कालमैन फ़िल्टर, शोर के साथ यादृच्छिक चलने के लिए ईलमएम के साथ समानता के साथ ईडब्ल्यूएमए का पाठ के पृष्ठ 175 पर कवर किया गया है वहां लेखक ने यह भी उल्लेख किया कि दोनों की तुल्यता पहली बार दिखायी गई थी 1 9 60 में और इसका संदर्भ देता है यहां पाठ पीजी PA175 एलपीजी PA175 डीके ईवमा और कलम के उस पृष्ठ के लिए लिंक है जो शोर स्रोत के साथ यादृच्छिक चलने के लिए I3VOQsYZOC sig RdUCwgFE1s7zrPFylF3e3HxIUNY एचएएल एनए एक्स ved 0ahUKEwiK5t 2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDAD वि onepage q 20 20km 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 टिप्पणी अधिक जानकारी के लिए, जो Kalman और विस्तारित Kalman फिल्टर करने के लिए एक हरे रंग को कवर किया गया है संदर्भ - यह परिणाम है कि Kalman फिल्टर से मेल खाता है, लेकिन परिणाम बहुत तेजी से प्राप्त कर रहे हैं यह डबल है एक्सपेंनेलीय स्मुटिंग एक वैकल्पिक के लिए कलमैन फ़िल्टर-आधारित भविष्यवाणियों के लिए ट्रैकिंग के वैकल्पिक लेखकों के नीचे देखें राज्य के अनुभवजन्य परिणाम हमारे दावों की वैधता का समर्थन करते हैं जो ये भविष्यवाणियां तेज़ हैं, को लागू करने में आसान है, और समान रूप से काल्पमान और विस्तारित कल्मन फ़िल्टरिंग भविष्यवक्ताओं यह उनका सार है। हम उपनिवेश एल्गोरिदम को उपयोगकर्ता की स्थिति और उन्मुखीकरण के दोहरे घातांकणीय चौरसाई पर आधारित के रूप में प्रस्तुत करते हैं। ये एल्गोरिदम, जब केमैन और विस्तारित कल्पमान फिल्टर-आधारित भविष्यवाणियों के साथ व्युत्पन्न मुक्त माप मॉडल के साथ तुलना की जाती है, प्रदर्शन और सरल implem उपन्यास इस पेपर में इन एल्गोरिदम का वर्णन काल्पमान और विस्तारित कल्मैन फ़िल्टर के भविष्यवाणियों के साथ साथ में विस्तार से किया गया है इसके अलावा, हम एक भविष्यवक्ता प्रयोग के विवरण और वर्तमान अनुभवजन्य परिणामों का वर्णन करते हैं जो हमारे दावों की वैधता का समर्थन करते हैं जो ये भविष्यवाणियां तेजी से लागू होते हैं, और Kalman और विस्तारित Kalman फ़िल्टरिंग predictors करने के लिए बराबर प्रदर्शन। उत्तर 8 अप्रैल 16 पर 2 06. मुझे नहीं लगता कि वास्तव में इस सवाल का जवाब क्यों Kalman फ़िल्टर और एमए इसी तरह के परिणाम देते हैं, लेकिन यह गहनता से संबंधित है आप जोड़ सकते हैं एक बेर हाइपरलिंक के बजाए आप उद्धृत कागज़ के लिए पूर्ण श्रद्धा, यह भविष्य-प्रमाण आपके उत्तर के मामले में बाहरी लिंक को सिल्वरफिश 8 अप्रैल को 8 46 में बदल देगा। यह संभव नहीं है जैसा कि परिचय का कहना है, यह एक कलमान के लिए विकल्प, लेकिन बहुत तेज अगर लेख या विषय के आधार पर यह या किसी अन्य विधि काल्पमान के समान ही था, तो लेखक ने इसका उल्लेख किया होगा, इस संबंध में सवाल जवाब है jimmeh 9 अप्रैल 16 12 12. ईलमएम के साथ यादृच्छिक चलने के लिए Kalman फिल्टर की तुल्यता पुस्तक स्ट्रक्चरल टाइम सीरीज मॉडल और Kalman फ़िल्टर एंड्रॉ हार्वे द्वारा कवर किया गया है यादृच्छिक चलने के लिए ई-मेल से फिल्टर Kalman फिल्टर की तुल्यता पर कवर किया गया है पाठ का पृष्ठ 175 वह वहां उल्लेख करता है कि यह पहली बार 1 9 60 में दिखाया गया था और संदर्भ देता है jimmeh 9 अप्रैल 9 12 पर 12. मैं अनिवार्य रूप से इस तरह के मानों की एक सरणी है। ऊपर सरणी oversimplified है, मैं 1 मिलीसेकेंड मेरे वास्तविक कोड में और मुझे एक एल्गोरिथ्म पर आउटपुट को संसाधित करने की आवश्यकता है, मैंने समय के पहले बिंदु के निकट सबसे निकटतम शिखर खोजने के लिए लिखा था मेरे तर्क में विफल रहता है क्योंकि मेरे ऊपर के उदाहरण में, 0 36 वास्तविक शिखर है, लेकिन मेरा एल्गोरिदम पीछे की ओर देखेगा और देखेंगे सबसे आखिरी संख्या 0 25 शिखर के रूप में है, क्योंकि इससे पहले 0 24 में कमी आई है। लक्ष्य इन मूल्यों को लेना है और उन्हें एक एल्गोरिथ्म लागू करना है जो उन्हें थोड़ा सा आसान बना देगा ताकि मेरे पास अधिक रैखिक मान हों I जैसे मेरे परिणाम curvy होना, नहीं jaggedy। मुझे अपने मूल्यों पर एक घातीय चलती औसत फिल्टर को लागू करने के लिए कहा गया है मैं यह कैसे कर सकता हूँ यह मेरे लिए गणितीय समीकरणों को पढ़ने के लिए बहुत कठिन है, मैं कोड के साथ बहुत बेहतर काम करता हूं। मैं अपने सरणी में मूल्यों को कैसे संसाधित कर सकता हूं, एक घातीय चलती औसत गणना भी उन्हें बाहर करने के लिए। 8 फरवरी को 20 से 20 पर 27। एक घातीय चलती औसत की गणना करने के लिए आपको कुछ राज्य को आस-पास रखने की आवश्यकता है और आपको ट्यूनिंग पैरामीटर की आवश्यकता है यह थोड़ा सा वर्ग के लिए कहता है जिसे आप जावा 5 या बाद के संस्करणों का उपयोग कर रहे हैं जो क्षय पैरामीटर आप चाहते हैं उसमें ट्यूनिंग 0 और 1 के बीच होना चाहिए और तब औसत के लिए फिल्टर का उपयोग करना चाहिए। जब ​​कोई पृष्ठ किसी गणितीय पुनरावृत्ति पर पढ़ता है, तो आपको वास्तव में पता होना चाहिए कि इसे कोड में कब बदलना है, यह है कि गणितज्ञ लिखना चाहते हैं एरेज़ में अनुक्रमित और सब्स्क्रिप्शन के साथ अनुक्रम। वे कुछ अन्य नोटेशन भी हैं, जो कि मदद नहीं करते हैं, लेकिन ईएमए बहुत सरल है क्योंकि आपको केवल एक पुराना मूल्य याद रखना जरूरी है, कोई जटिल राज्य सरणियों की आवश्यकता नहीं है.परिवार 8 फरवरी 20 20 TKKocheran बहुत अच्छा यह नहीं है जब चीजें आसान हो सकती हैं एक नया अनुक्रम से शुरू करते हुए, एक नया एवरेजर नोट करें कि औसत अनुक्रम में पहले कुछ शब्द सीमा प्रभाव के कारण थोड़ी देर के आसपास कूदेंगे, लेकिन आप अन्य के साथ मिलेंगे औसत चलती है हालांकि, एक अच्छा फायदा यह है कि आप चल औसत औसत तर्क को एवरेजर और प्रयोग में अपने बाकी प्रोग्राम को बहुत परेशान किए बिना लपेट सकते हैं 9 9 फरवरी से 12 बजे डोनल फैलो। मुझे आपके प्रश्नों को समझने में कठिनाई हो रही है, लेकिन मैं किसी भी तरह से जवाब देने की कोशिश करूंगा। 1 अगर आपका एल्गोरिथ्म 0 0 के स्थान पर 0 25 के स्थान पर है, तो यह गलत है क्योंकि यह एक मोनोटोनिक वृद्धि या कमी करता है जो हमेशा ऊपर जा रहा है या हमेशा नीचे जा रहा है जब तक आप अपने सभी डेटा का औसत नहीं करते , आपके डेटा पॉइंट --- जैसा कि आप उन्हें प्रस्तुत करते हैं --- नॉनलाइन हैं यदि आप वास्तव में समय के दो बिंदुओं के बीच अधिकतम मान ढूंढना चाहते हैं, तो अपने सरणी को tmin से tmax में दो और उस सबराray का अधिकतम पता लगाएं। 2 अब, चलती औसत की अवधारणा बहुत ही महत्वपूर्ण है सरल सोचें कि मेरे पास निम्न सूची 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 है, मैं इसे दो नंबरों 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 की औसत ले कर इसे चिकना कर सकता हूँ ध्यान दें कि पहला नंबर 1 5 और 1 4 सेकेंड की औसत है और पहली संख्या दूसरी नई सूची 1 4 और 1 5 की औसत तीसरी और दूसरी पुरानी सूची तीसरी नई सूची 1 5 और 1 4 चौथी और तीसरी की औसत है, और इसी पर मैं यह अवधि तीन या चार बना सकता था, या नोटिस कैसे डेटा बहुत चिकना है काम पर चलती औसत देखने का एक अच्छा तरीका है Google वित्त में जाने के लिए, एक स्टॉक का चयन करें टेस्ला मोटर्स को बहुत अस्थिर TSLA का प्रयास करें और तकनीकी पर क्लिक करें चार्ट के निचले भाग में, किसी भी अवधि के साथ मूविंग औसत का चयन करें, और उनके अंतर की तुलना करने के लिए घातीय चलती औसत। एक्सपेन्नेएलिटी चल औसत इस का सिर्फ एक और विस्तार है, लेकिन नए आंकड़ों के मुकाबले पुराने आंकड़ों को कम करने के लिए यह एक रास्ता है पीछे कृपया विकिपीडिया प्रविष्टि पढ़ें.तो, यह एक उत्तर की तुलना में अधिक एक टिप्पणी है, लेकिन ली टीटीएल टिप्पणी बॉक्स बस गुड लक के लिए छोटा था.अगर आपको गणित के साथ परेशानी हो रही है, तो आप एक्सपेंनेलिटी के बजाय एक सरल चल औसत औसत के साथ जा सकते हैं। तो आपको जो एक्सटर्नल मिलेगा वह एक्स एक्सटेक्टेड प्यूडोकोड द्वारा विभाजित अंतिम x शब्द होगा। नोट करें कि आप डेटा के शुरुआती और अंत भागों को संभालना आवश्यक है क्योंकि स्पष्ट रूप से आप पिछले 5 शब्दों को औसत जब आप अपने 2 डेटा बिंदु पर कर सकते हैं, इसके अलावा, इस चल औसत औसत योग - सबसे पुराना नवीनतम गणना के अधिक कुशल तरीके हैं, लेकिन यह क्या हो रहा है की अवधारणा को प्राप्त करने के लिए है। 8 फरवरी से 20 पर 20 41. एक्ज़ेंपेन्शियल फ़िल्टर। यह पृष्ठ घातीय फ़िल्टरिंग का वर्णन करता है, सबसे आसान और सबसे लोकप्रिय फ़िल्टर यह अनुभाग फ़िल्टरिंग का हिस्सा है जिसे फॉल्ट डिटेक्शन के लिए गाइड का एक हिस्सा है और निदान। ओवरव्यू, समय स्थिर और एनालॉग समकक्ष। सबसे सरल फिल्टर घातीय फ़िल्टर है इसमें नमूना अंतराल के अलावा कोई एक ही ट्यूनिंग पैरामीटर है, इसमें केवल एक चर के भंडारण की आवश्यकता होती है - पिछले आउटपुट यह IIR है I प्रयोगात्मक फ़िल्टर - एक इनपुट परिवर्तन के प्रभाव को तेजी से जब तक प्रदर्शित करता है या कंप्यूटर अंकगणित की सीमा इसे छिपाते हैं। विभिन्न विषयों में, इस फिल्टर का उपयोग भी घातीय चौरसाई के रूप में संदर्भित किया जाता है निवेश विश्लेषण जैसे कुछ विषयों में, घातीय फ़िल्टर कहा जाता है एक एक्सपोनेंशियल व्हेटेड मूविंग एवर ईडब्ल्यूएमए, या एक्स्पोनेंशन मूविंग एएएम ईएमए, यह पारंपरिक एआरएए चलती है, जो टाइम सीरीज के विश्लेषण की चलती औसत शब्दावली है, क्योंकि इसमें कोई इनपुट इतिहास नहीं है - सिर्फ वर्तमान इनपुट। यह असतत समय पहले के समतुल्य है ऑर्डर लैग आमतौर पर निरंतर-समय नियंत्रण प्रणालियों के एनालॉग मॉडलिंग में उपयोग किया जाता है बिजली के सर्किट में, एक आरसी फिल्टर और एक कैसैसिटर के साथ एक आरसी फिल्टर फिल्टर एनालॉग सर्किट के लिए समानता पर बल देते समय एकल ट्यूनिंग पैरामीटर समय स्थिर होता है, आमतौर पर निचले मामले के रूप में लिखा गया है ग्रीक अक्षर ताउ वास्तव में, असतत नमूने के समय के मान बिल्कुल समानमान से मेल खाते हैं एक ही समय स्थिर के साथ निरंतर समय अंतराल डिजिटल कार्यान्वयन और समय निरंतर के बीच के रिश्ते को नीचे समीकरणों में दिखाया गया है। एक्सपेनेंशियल फ़िल्टर समीकरण और प्रारंभ। घातीय फ़िल्टर नवीनतम अनुमानित डेटा के साथ पिछले अनुमानित आउटपुट का भारित संयोजन है, 1 के बराबर वज़न के बराबर है, ताकि उत्पादन स्थिर स्थिति में इनपुट से मेल खाता हो। फ़िल्टर नतीजे के बाद पहले ही शुरू की गई है। आईके -1 1-कुल्हाड़ी कश्मीर। जहां एक्सके समय-समय पर कच्चे इनपुट है, kyk फ़िल्टर्ड आउटपुट है समय चरण का 0 और 1 के बीच एक स्थिरता है, आमतौर पर 0 8 और 99 99 के बीच एक या 1 को कभी-कभी चिकनाई स्थिर कहा जाता है। नमूनों के बीच निश्चित समय चरण के साथ सिस्टम के लिए, स्थिरांक की गणना और सुविधा के लिए संग्रहीत की जाती है तभी जब अनुप्रयोग डेवलपर निरंतर वांछित समय का एक नया मान निर्दिष्ट करता है। जहां ताऊ फ़िल्टर समय स्थिर होता है, टी के रूप में समय की एक ही इकाई में। अनियमित अंतराल पर डेटा नमूनाकरण के साथ सिस्टम, ई ऊपर की एक्सपेनियन्शियल फ़ंक्शन का उपयोग हर बार चरण के साथ किया जाना चाहिए, जहां टी पिछले नमूना के बाद का समय है। फिल्टर आउटपुट आमतौर पर पहले इनपुट से मिलान करने के लिए आरम्भ किया जाता है। समय के रूप में निरंतर दृष्टिकोण 0, शून्य पर जाता है, इसलिए कोई फ़िल्टरिंग नहीं है आउटपुट नए इनपुट के बराबर होता है जैसे समय निरंतर बहुत बड़ा हो जाता है, एक दृष्टिकोण 1, ताकि नए इनपुट को लगभग बहुत भारी फ़िल्टरिंग को नजरअंदाज कर दिया जा सके। ऊपर के फिल्टर समीकरण को निम्न पूर्वानुमानक-सुधारक समकक्ष में पुन: व्यवस्थित किया जा सकता है.यह फॉर्म इसे अधिक स्पष्ट करता है कि फिल्टर के अनुमानित अनुमान के उत्पादन को पिछले अनुमान y k-1 से अपरिवर्तित के रूप में अनुमानित किया गया है और अप्रत्याशित नवाचार के आधार पर सुधार शब्द - नए इनपुट एक्सके और भविष्य के वाई के-1 के बीच का अंतर यह फॉर्म भी है काल्पनिक फ़िल्टर को एक साधारण विशेष मामले के रूप में एक काल्पान फ़िल्टर के रूप में ले जाने का नतीजा है जो अनुमान के किसी विशेष सेट के साथ एक आकलन समस्या का इष्टतम समाधान है। चरण प्रतिक्रिया। ऑपरेशन की कल्पना करने का एक तरीका घातीय फ़िल्टर का एक चरण इनपुट के लिए समय के साथ अपनी प्रतिक्रिया साजिश करना है, यह है कि 0 में फिल्टर इनपुट और आउटपुट से शुरू होता है, इनपुट वैल्यू अचानक बदल जाती है 1 परिणामस्वरूप मूल्य नीचे दिए गए हैं। ऊपर की साजिश में, समय फिल्टर समय निरंतर ताऊ द्वारा विभाजित किया जाता है ताकि आप किसी भी समय अवधि के लिए परिणामों को और अधिक आसानी से भविष्यवाणी कर सकते हैं, फिल्टर समय निरंतर के किसी भी मूल्य के लिए, स्थिर समय के बराबर समय के बाद, फ़िल्टर आउटपुट इसके अंतिम मूल्य के 63 21 तक बढ़ जाता है एक समय 2 बार स्थिरांक के बराबर है, मान इसकी अंतिम मूल्य 86 47 तक बढ़ जाता है, जो क्रमशः 3,4 के बराबर होती है, और 5 बार स्थिरांक क्रमशः 95 02, 98 17 और 99 33 अंतिम मूल्य के होते हैं। फिल्टर रैखिक है, इसका मतलब यह है कि इन प्रतिशतों को चरण परिवर्तन के किसी भी परिमाण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, न कि यहां इस्तेमाल किए गए 1 के मान के लिए। हालांकि सिद्धांत में कदम प्रतिक्रिया एक अनंत समय लेती है, व्यावहारिक दृष्टिकोण से, घातीय एक टिम के बाद प्रतिक्रिया के रूप में 98 से 99 तक के लिए फ़िल्टर करें ई बराबर 4 से 5 फिल्टर समय स्थिरांक। घातीय फ़िल्टर पर वैरिएशन। एक घातीय फिल्टर का एक भिन्नरूप है जिसे एक गैर-अक्षीय घातीय फ़िल्टर वेबर, 1980 कहा जाता है जिसका उद्देश्य एक निश्चित विशिष्ट आयाम के भीतर भारी शोर को फ़िल्टर करना है, लेकिन फिर अधिक से अधिक बड़े पैमाने पर प्रतिक्रिया दें परिवर्तन। कॉपीराइट 2010 - 2013, ग्रेग स्टेनली। इस पृष्ठ को शेयर करें।