Particle Filter with Measurement Error
A particle filter with explicit measurement error is a Sequential Monte Carlo algorithm that tracks the hidden state of a nonlinear, non-Gaussian dynamic system while formally modelling noise in the observations. A population of weighted random samples (particles) represents the posterior state distribution at each time step, and an observation likelihood function quantifies how much each particle is consistent with the noisy measurement received.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- Gordon, N. J., Salmond, D. J., & Smith, A. F. M. (1993). Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proceedings F – Radar and Signal Processing, 140(2), 107–113. · DOI 10.1049/ip-f-2.1993.0015
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. · ISBN 978-0387951461
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.