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.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.