订阅 专栏介绍 已更内容 专栏作者 zzg 机器人爱好者 , 嵌入式 关注 知乎影响力 获得1805 次赞同 · 763 次喜欢 · 7043 次收藏 已更内容 · 1 机器人算法基础:贝叶斯滤波 阅读全文 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 ...
最基本的贝叶斯滤波方法是卡尔曼滤波,它是由Rudolf Kalman在1960年提出的。卡尔曼滤波是指将时间序列模型作为非确定系统,通过计算其当前状态分布,采用贝叶斯定理更新状态变量的条件概率分布。 卡尔曼滤波,也称为统计滤波或时间序列滤波,是许多复杂非线性问题的计算和统计工具。它具有灵活的模型和架构,可以将这些复杂的非...
这个公式称为贝叶斯滤波的递推公式。它将当前时刻的后验概率分布与上一个时刻的后验概率分布联系起来。 3. 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是一种常见的贝叶斯滤波方法,用于线性高斯系统的状态估计。在卡尔曼滤波中,系统状态x(t)被建模为一个高斯分布,并且观测值z(t)也被假设为高斯分布。因此,在卡尔曼滤波中,我们只需要...
贝叶斯滤波基于贝叶斯公式,通过上一时刻的状态及当前时刻的输入,对当前时刻的状态作出预测,并通过当前时刻的观测对预测作出更新(也可称为纠正),最终实现对当前时刻状态的估计。贝叶斯滤波思想是卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的基础。本文从概率基础概念出发,逐步进行贝叶斯滤波的推导。 0...
多目标贝叶斯滤波器的多伯努利近似 多目标贝叶斯滤波器 对于基于随机有限集的多目标贝叶斯滤波器,其计算的主要障碍是预测方程(1)和贝叶斯因子(3)中的集积分: 其中, 对于实用的多目标贝叶斯滤波器,其时变的多目标后验密度 通常需要利用某些概率分布族的特殊性质进行简化或近似表示。Mahler指出为了使多目标贝叶斯滤波器中...
贝叶斯滤波的目标是通过已知的观测值z(k)来估计状态向量x(k),即求解后验概率P(x(k)|z(1:k))。根据贝叶斯定理,我们可以将后验概率表示为: P(x(k)|z(1:k)) = P(z(k)|x(k),z(1:k-1))P(x(k)|z(1:k-1))/P(z(k)|z(1:k-1)) 其中,P(z(k)|x(k),z(1:k-1))为似然度,表示...
贝叶斯滤波的基础是贝叶斯公式,它描述了在观测到某些证据的情况下,根据这些证据调整概率分布的过程。贝叶斯公式可以表达为以下形式: 其中, 表示在观测到B的情况下,事件A发生的概率, 表示在事件A发生的情况下,观测到B的概率, 和 分别表示事件A和B发生的先验概率。 3. 贝叶斯滤波问题 在贝叶斯滤波问题中,我们要根据...
对于不能得到准确系统方程的复杂系统,我们无法通过传统的故障诊断方法进行管理监控.但同时,系统运行过程中时刻产生大量反映系统运行机理和运行状态的数据,如何利用这些数据提高系统的安全性和可靠性已成为故障诊断领域中的研究热点.本文采用基于高斯过程回归模型的贝叶斯滤波方法进行故障诊断,通过数据驱动的方法建立滤波模型,解...
第一部分绪论;第二部分对贝叶斯动态模型及其预测理论进行了回顾;第三部分讨论了粒子滤波在贝叶斯动态模型预测中的应用;这一部分讨论了卡尔曼滤波算法和网格点算法.同时讨论了解决非线性问题的推广的卡尔曼滤波,网格点逼近算法,粒子滤波算法逼近理想贝叶斯方法.第四部分讨论了改进的粒子滤波在非线性动态模型中的应用问题;...
A. 支持向量机 B. 朴素贝叶斯 C. 卡尔曼滤波 D. 最大熵模型 相关知识点: 有机化合物 有机化合物的总论 有机物的基本性质 研究有机化合物的一般步骤和方法 有机物结构的推断 质谱仪、核磁共振氢谱、红外光谱的利用 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...