কালম্যান ফিল্টার
কালম্যান ফিল্টার হলো একটি রৈখিক গতিশীল সিস্টেমের লুকানো অবস্থা (hidden state) নয়েজি পরিমাপ (noisy measurements) থেকে অনুমান করার জন্য একটি সর্বোত্তম পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম। প্রতিটি সময় ধাপে এটি একটি ভবিষ্যদ্বাণী ধাপ (prediction step) - সিস্টেম মডেল ব্যবহার করে অবস্থাকে সামনে প্রক্ষেপণ করা - এবং একটি হালনাগাদ ধাপ (update step) - নতুন পর্যবেক্ষণ (observation) দিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী সংশোধন করা - এর মধ্যে পর্যায়ক্রমে চলে, যা রিয়েল-টাইমে ন্যূনতম-ভেরিয়েন্স (minimum-variance) অবস্থা অনুমান এবং তাদের অনিশ্চয়তা তৈরি করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+40 more
উৎস
- Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. DOI: 10.1115/1.3662552 ↗
- Welch, G. & Bishop, G. (2006). An Introduction to the Kalman Filter. University of North Carolina at Chapel Hill, Technical Report TR 95-041. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Kalman Filter (Linear-Gaussian State-Space Filter). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/kalman-filter
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- বেয়েশীয় রিগ্রেশনবেইসীয়↔ compare
- ডাইনামিক বেয়েশিয়ান নেটওয়ার্কবেইসীয়↔ compare
- বর্ধিত কালম্যান ফিল্টারনিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)বেইসীয়↔ compare
- সিকোয়েনশিয়াল মন্টে কার্লোবেইসীয়↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →