Filtro de dados e estimadores » Histórico » Versão 17
Lucio Horie, 19/06/2024 01:34 h
| 1 | 1 | Lucio Horie | h1. Filtro de dados e estimadores |
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| 2 | 2 | Lucio Horie | |
| 3 | 3 | Lucio Horie | # Kalman |
| 4 | 9 | Luiz Augusto Santos Ribeiro | Ola |
| 5 | 2 | Lucio Horie | |
| 6 | 8 | Lucio Horie | ## Simbologia utilizada |
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| 8 | p=. !simbologia.png! |
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| 9 | 6 | Lucio Horie | |
| 10 | 2 | Lucio Horie | Escrever algo aki |
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| 12 | 5 | Lucio Horie | !plots.png! |
| 13 | 10 | Lucio Horie | |
| 14 | 13 | Lucio Horie | p=. !imagem%201.png! |
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| 16 | 17 | Lucio Horie | Na notação usual Zk é a k-ésima medição e ˆxk é a k-ésima estimativa. Perceba que a estimativa pode ser um estado diferente da medição, isto é, podemos por exemplo estar medindo a posição e estimando a velocidade, não precisam se tratar da mesma coisa, ai reside uma das vantagens inerentes ao filtro: ele não somente "filtra dados" ele também deriva variáveis não medidas a partir de um modelo (matriz A e Q). A princípio é difícil entender que diacho ta sendo expresso nesse diagrama. Vamos com calma, um passo de cada vez até o bendito Kalman. Temos no passo (I) uma etapa de predição (prediction), inclusive a notação embarca essa ideia, na notação usual é a previsão de estado k baseada na k-1, o "-" na notação quer dizer previsão, |