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我以每個ms [10-15個數據點左右]的相對於我的位置的形式獲取（x，y）座標系統形式的雷達數據點。現在，爲了有更好的點位置估計，我想應用卡爾曼濾波器。卡爾曼濾波之前或之後的異常值去除？
我也想進一步將高通濾波器應用於頻域數據。應用卡爾曼濾波（在去除異常值和高通濾波之前還是之後），哪個階段最優？
非常感謝您的回覆，請讓我知道是否需要更多信息。
P.S：我計劃應用kmean聚類來檢測異常值。
A
回答
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如果異常值沒有任何信息（它們是已知的錯誤讀數），那麼最好在過濾器之前刪除它們。如果y[i]超過某個閾值，您甚至可以在過濾器內移除它們。如果異常值具有一些信息，但已知高噪聲，則可以通過調整R來反映該特定測量的實際高差異。這將導致該測量對結果的影響較小。
k-means對異常值非常敏感。使用更高級的東西，比如LOF。 – 2014-10-08 19:04:27
最好在過濾之前去除異常值。卡爾曼濾波是各種最小二乘法，並通過異常值會污染你的狀態估計值。也可以檢測（和拒絕）濾波器本身的異常值。尋找本地滑點測試和w-統計。 – dmuir 2014-10-10 11:05:06