数据拟合能够估计出数据变化的趋势,另外一个同等重要的应用是如何利用这一趋势,预测下一时刻数据可能的值.通俗点儿说,你观察苍蝇(蚊子,蜜蜂)飞了几秒,你也许会想“它下一个时刻可能在哪儿”,“呈现出什么样的状态”诸如此类的问题.预知未来这档子事儿对我们有一种不可抗拒的吸引力.别看我们预测的未来很近,但这对于实际应用有很大的帮助.比如减小解空间的范围,便于搜索.对于搜索问题,预测可以看成是对从当前状态到目标状态的启发评价函数.好吧,我承认我陷得太深了,都是复习人工智能搞得.扯得有点儿远了,继续说我们的…

如图1所示,最小p乘法求得是,而真实值到拟合曲线的距离为.那么,对应的是什么样的数据分析呢? 图1 最小p乘法的使用的误差是.真实值到拟合曲线的距离为 假如存在拟合曲线,设直线方程为.真实值到该曲线的投影点为.p=2时,则两点之间的距离为                                                                                                                  (37)            …

2017拜拜啦,怎么过元旦呢?当然是果断呆实验室过... 应该是大二的时候首次听说kalman,一直到今天早上,我一看到其5条"黄金公式",就会找各种理由放弃,看不懂呀...但是研究lidar定位需要以此为基础,故立志掌握,然后集中精力看了一天,我发现我居然看懂了...作为白巧克力的忠实粉,所以果断先攻读Ta关于kalman的两篇blog,照着第一篇blog的公式推导,虽然没全部推出来,但是对5条公式的来源大致了解了,然后跑了第二篇blog的matlab实例,对照5条公式,感觉明白了什…

kalman滤波原理(通俗易懂) 1. 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Appr…

2017拜拜啦,怎么过元旦呢?当然是果断呆实验室过... 应该是大二的时候首次听说kalman,一直到今天早上,我一看到其5条“黄金公式”,就会找各种理由放弃,看不懂呀...但是研究lidar定位需要以此为基础,故立志掌握,然后集中精力看了一天,我发现我居然看懂了...作为白巧克力的忠实粉,所以果断先攻读Ta关于kalman的两篇blog,照着第一篇blog的公式推导,虽然没全部推出来,但是对5条公式的来源大致了解了,然后跑了第二篇blog的matlab实例,对照5条公式,感觉明白了什么...然…

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

本文为原创文章,转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5999034.html 前面介绍了Bayes滤波方法,我们接下来详细说说Kalman滤波器.虽然Kalman滤波器已经被广泛使用,也有很多的教程,但我们在Bayes滤波器的框架上,来深入理解Kalman滤波器的设计,对理解采用Gaussian模型来近似状态分布的多高斯滤波器(Guassian Multi-Hyperthesis-Filter)等都有帮助. 一. 背景知识回顾 1.1 Bayes滤…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

两个过程: 预测过程和更新过程 1.基本原理 2.IMU应用Kalman滤波求角速度. https://github.com/jjundot/MPU6050_Kalman…

Kalman Filter是一个高效的递归滤波器,它可以实现从一系列的噪声测量中,估 计动态系统的状态.广泛应用于包含Radar.计算机视觉在内的等工程应用领域,在控制理论和控制系统工程中也是一个非常重要的课题.连同线性均方规划,卡尔曼滤波器可以用于解决LQG(Linear-quadratic-Gaussian control)问题.卡尔曼滤波器,线性均方归化及线性均方高斯控制器,是大部分控制领域基础难题的主要解决途径. 目录 ■    1     应用实例 ■    2    命名和发展历史…

序言:在我的疲劳检测工程 AviTest中!显示框为320*240,使用OpenCV的kalman滤波算法,可以实现简单的锁相追踪-实现对眼球的位置锁定. 代码如下: CvPoint WishchinKalman( IplImage* Image,CvPoint pCenter){ CvPoint correctMat; correctMat.x = 0; correctMat.y = 0; const int stateNum = 4; const int measureNum = 2; co…

卡尔曼(Kalman)滤波:https://blog.csdn.net/CSDN_X_W/article/details/90289021 十种数据采集滤波的方法和编程实例:https://wenku.baidu.com/view/e40d402a856a561252d36feb.html…

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度. 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NAS…

一.引言 1.卡尔曼滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分?他的5条公式是其核心内容,结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式. 用一个简单的小例子:假设我们要研究的对象是一个房间的温度.根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的, 也就是现在这一分钟的温度等于过去一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)(先验估计) .假设你对你的经验不是 100% 的相信,可能会有上下偏差几度.我们把这些偏差看成是高斯白噪声,也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符…

 前言 最近开发了几个项目,用到了web api,也通过项目加深了对web api的理解.本文试图从内部原理讲解web api的本质.透过重重迷雾,看清本质,就能更好的把握和利用好web api. 1 Web API 的本质 1.1 交互说明 Web API 是基于http传输协议的函数调用.http是应用最广泛的传输协议,web服务端就实现了http服务器.由于web的流行,也带动了web服务器的完善和优化.web服务器的功能也不仅限于传输html文本,任何数据都可以通过文本传输(其实,图片,…

大神解答 一.前提 最一般的状态估计问题,我们会根据系统是否线性,把它们分为线性/非线性系统.同时,对于噪声,根据它们是否为高斯分布,分为高斯/非高斯噪声系统.现实中最常见的,也是最困难的问题,是非线性-非高斯(NLNG, Nonlinear-Non Gaussian)的状态估计.下面先说最简单的情况:线性高斯系统. 线性高斯系统 在线性高斯系统中,运动方程.观测方程是线性的,且两个噪声项服从零均值的高斯分布.这是最简单的情况.简单在哪里呢?主要是因为高斯分布经过线性变换之后仍为高斯分布.而对于…

在机器视觉中追踪时常会用到预测算法,kalman是你一定知道的.它可以用来预测各种状态,比如说位置,速度等.关于它的理论有很多很好的文献可以参考.opencv给出了kalman filter的一个实现,而且有范例,但估计不少人对它的使用并不清楚,因为我也是其中一个.本文的应用是对二维坐标进行预测和平滑 使用方法: 1.初始化 const int stateNum=4;//状态数,包括(x,y,dx,dy)坐标及速度(每次移动的距离) const int measureNum=2;//观测量,能看…

https://www.douban.com/note/284947308/?type=like 学习技术的三部曲:WHAT HOW WHY 我把学习归类为三个步骤:What.How.Why.经过我对周围同事和朋友的观察,大部分感觉自己技术没有提高的人,都仅仅停留在What阶段.下面我把这三个步骤解释一下. ★第一步:WHAT 所谓的“WHAT”,就是搞清楚某个东东是什么?有什么用?有什么语法?有什么功能特性?...... 举例如下: 对于学习语言(比如C++.Java.Python),大部分人…

一.问题的引入——socket的引入是为了解决不同计算机间进程间通信的问题 1.socket与进程的关系 1).socket与进程间的关系:socket   用来让一个进程和其他的进程互通信息(IPC),而Socket接口是TCP/IP网络的API接口函数. 2).进程间通信(本机内) 进程间通信(不同计算机,要联网) 2.socket与文件的关系——如何理解socket是种特殊的I/O? 1)Socket最先应用于Unix操作系统,如果了解Unix系统的I/O的话,就很容易了解Socket了,…

转自:http://blog.csdn.net/yeyuangen/article/details/6799575 一.问题的引入——socket的引入是为了解决不同计算机间进程间通信的问题 1.socket与进程的关系 1).socket与进程间的关系:socket   用来让一个进程和其他的进程互通信息(IPC),而Socket接口是TCP/IP网络的API接口函数. 2).进程间通信(本机内) 进程间通信(不同计算机,要联网) 2.socket与文件的关系——如何理解socket是种特殊的…

Socket应用服务器TomcatOSUbuntu  /* * @author: ahuaxuan * @date: 2010-4-30 */ 最近遇到的一个关于socket.close的问题,在某个应用服务器出现的状况(执行netstat -np | grep tcp): tcp        0      0 10.224.122.16:50158         10.224.112.58:8788          CLOSE_WAIT tcp        0      0 10.22…

一.状态估计的解释 我们知道每个方程都受噪声的影响,这里把位姿x和路标y看成服从某种概率分布的随机变量.因此我们关心的问题就变成了:当我们已知某些运动数据u和观测数据z时,如何确定状态量x,y的分布?比较常见且合理的情况下,我们假设状态量和噪声项服从高斯分布---这意味着在程序中只需存储它们的均值和协方差即可.均值可看作是对变量最优值的估计,而协方差矩阵度量了它的不确定性.如果认为k时刻状态只与k-1时刻状态有关,而与再之前无关,我们就会得到以卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波器方法,在滤波方法综…

摘要:本文主要介绍类加载器.自定义类加载器及类的加载和卸载等内容,并举例介绍了Java类的热替换. 最近,遇到了两个和Java类的加载和卸载相关的问题: 1) 是一道关于Java的判断题:一个类被首次加载后,会长期留驻JVM,直到JVM退出.这个说法,是不是正确的? 2) 在开发的一个集成平台中,需要集成类似接口的多种工具,并且工具可能会有新增,同时在不同的环境部署会有裁剪(例如对外提供服务的应用,不能提供特定的采购的工具),如何才能更好地实现? 针对上面的第2点,我们采用Java插件化开发实现…

前言 本文章不是写getx框架的使用,而且其代码生成IDEA插件的功能讲解 我之前写过俩篇很长很长的getx文章 一篇入门使用:Flutter GetX使用---简洁的魅力! 一篇原理深度剖析:Flutter GetX深度剖析 | 我们终将走出自己的路(万字图文) 鱼和渔都已经交给大家了,就没必要去赘述了 同时,我也写了一个getx代码生成插件:getx_template,这个工具相当于钓鱼座椅(让你更舒服的钓鱼或吃鱼?)吧!初期功能十分简单,就是生成单页面相应的模块代码,连个记忆选项功能都没有…

在网络层的学习时我们easy忽略IP的一个字段--存活时间 以下是百度上的解释 (8)生存时间 占8位,生存时间字段经常使用的的英文缩写是TTL(Time To Live),表明是数据报在网络中的寿命.由发出数据报的源点设置这个字段.其目的是防止无法交付的数据报无限制地在因特网中兜圈子,因而白白消耗网络资源.最初的设计是以秒作为TTL的单位.每经过一个路由器时,就把TTL减去数据报在路由器消耗掉的一段时间.若数据报在路由器消耗的时间小于1秒,就把TTL值减1.当TTL值为0时,就丢弃这个数据报.…

在做人事档案管理系统时遇到一个功能需要实现前台数据(实时)与后台进行交互,解决这个问题首先想到的是应用控件的AutoPostBack属性.本以为这个问题就这样解决了(不用javascript.jquery.ajax),但是在实现的过程中确发现没那么简单. 何为AutoPostBack AutoPostBack是asp.net中众多服务器控件中的一个属性,如TextBox.Lable.RadioButton.CheckBox.GridView等等.如果AutoPostBack属性值设置为true,…

http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4371439.html…

核心区别: IQueryable该接口会把查询表达式先缓存到表达式树Expression 中,只有当真正用到数据的时候(例如 遍历 ),才会由IQueryProvider解析表达式树,生成sql语句执行数据库查询操作.(离线集合) IEnumable 公开枚举器,该枚举器支持在指定类型的集合上进行简单迭代.也就是说:实现了此接口的object,就可以直接使用foreach遍历此object:(本地集合) (1)所有对于IEnumerable的过滤,排序等操作,都是在内存中发生的.也就是说数据已经…

无论是在ado.net EF或者是在其他的Linq使用中,我们经常会碰到两个重要的静态类Enumerable.Queryable,他们在System.Linq命名空间下.那么这两个类是如何定义的,又是来做什么用的呢?特别是Queryable类,它和EF的延迟加载技术有什么联系呢? 好,带着上面的问题开始我们今天的学习. 首先介绍两个类的定义 (1)Enumerable类,对继承了IEnumerable<T>接口的集合进行扩展: (2)Queryable类,针对继承了IQueryable<…