Kalmanfilter
Het Kalmanfilter is een optimaal recursief algoritme voor het schatten van de verborgen toestand van een lineair dynamisch systeem op basis van ruisige metingen. Bij elke tijdstap wisselt het af tussen een voorspellingsstap — het projecteren van de toestand vooruit met behulp van het systeemmodel — en een actualisatiestap die de voorspelling corrigeert met de nieuwe observatie, wat resulteert in toestandsschattingen met minimale variantie en hun onzekerheid in realtime.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+40 more
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Kalman Filter (Linear-Gaussian State-Space Filter). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Bayesian RegressieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Dynamisch Bayesiaans NetwerkBayesiaanse statistiek↔ compare
- Extended Kalman FilterRegeltechniek↔ compare
- Deeltjesfilter (Sequentiële Monte Carlo)Bayesiaanse statistiek↔ compare
- Sequentiële Monte CarloBayesiaanse statistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →