kalman-filter

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我已經安裝了OpenCv 2.4.8，並且大部分工作在Python 2.7（我在Ubuntu上）。一切似乎都與OpenCv正常工作。但是，下面的代碼 import numpy as np kalman = cv2.KalmanFilter(4,2) kalman.measurementMatrix = np.array([[1,0,0,0],[0,1,0,0]],np.float32)

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當使用pykalman（Python卡爾曼濾波器）時，loglikelihood函數採用哪種數據類型？

我正在學習如何使用pykalman package。在通過使用機器人數據的卡爾曼EM示例時，我遇到了一個錯誤。 EM示例代碼是here。機器人示例附帶說明和代碼以生成數據。當我運行本節： # Learn good values for parameters named in `em_vars` using the EM algorithm loglikelihoods = np.zer

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用於速度估計的python中的卡爾曼濾波器實現

我嘗試實現卡爾曼濾波器來預測速度，提前一步。 Python實現 H = np.diag（[1,1]） ħ 結果：陣列（[[1,0]， [0，1]]）對於測量矢量數據文件是包含時間一列和速度csv文件中的另一列 measurements=np.vstack((mx,my,datafile.speed)) #length of meassurement m=measurements.shap

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數據同化以糾正圖像

我正在嘗試更正一些圖像。該圖像是在不太理想的照明條件下收集的不同航拍圖像的組合，因此當它們被鑲嵌時，它們之間存在明顯的差異，即暗條紋。爲了解決這個問題，我模擬了圖像的外觀 - 但這只是一個模擬，所有有趣的信息仍然在原始圖像中。（不是最好的例子 - ！但相信我，它需要修正）我的問題是我怎麼能糾正與模擬圖像的原始圖像？我在想，數據同化技術可能是一個好消息，但是對這個例子沒有什麼經驗。使用2d集合

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實現卡爾曼濾波器進行預測

我有人將光標移動到屏幕上的目標（我實際上有很多數據）的數據。例如：運動始終圍繞〜9釐米。所以在上面的情況下，個人超過目標並在最後對其進行修正。這往往會發生。我想要做的是使用卡爾曼濾波器來預測遊標的位置，而不是t + 1，但是t + 15（所以前15步）。此外，我認爲這是我目前的執行錯誤，這就是我得到了上述情況：你可以看到它真正得到弄糟接近尾聲，這讓我懷疑我的實施。所以這裏是我的問題： 1）有

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什麼是卡爾曼濾波器的信息形式？它與標準形式有什麼更好或不同？

我不明白卡爾曼濾波器的信息矩陣或信息形式的獨特之處。與標準形式相比，它有何獨特之處？

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在基於事件的系統中通過卡爾曼濾波器以連續間隔發送數據

我有一個基於過濾器的程序，其中一個過濾器每〜200ms接收一次數據。當收到新的樣本時，會觸發相應的事件。我通過卡爾曼濾波器處理數據。之後，我將處理後的數據發送到下一個過濾器。現在我想用較短的週期（〜30ms）在輸出端（卡爾曼濾波輸入數據）生成數據。我的問題是，實現這一目標的好方法是什麼？我的想法是有一個循環定時器（30毫秒）的單獨線程。當收到新樣本時，它會被添加到隊列中。在每個計時器事件中，我

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簡單物體跟蹤Matlab算法

我有從細胞培養移動哺乳動物細胞的timelapse圖像，我試圖用Matlab設計細胞的跟蹤算法。我正在嘗試尋找一種簡單且易於實現且處理時間較少的算法。最重要的是，我寧願使用一種只需要最少數學理解的算法。到目前爲止，我發現卡爾曼濾波器對於運動跟蹤非常流行，但我想知道更多關於這種應用程序的不同可用選項。任何動態信息，或者可以從圖片參數是有限的：面積，重心等 Here is an example of

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加速度計數據並通過MATLAB中的某些濾波器降低噪聲

我已經使用ADXL345收集了我的數據。爲了擺脫噪音，我需要在MATLAB中使用濾波器。我應該從一個軸過濾數據，因此它是一維數組（只是X軸）。我不確定是否使用卡爾曼濾波器或其他。我不熟悉卡爾曼濾波器，很難申請我。你能給我一些關於這個問題的想法嗎？編輯：感謝您的回答。數據已按照您的說法存儲。 a = [-0,63 -0,55 -1,26 -2,94 -6,39] 數組列表中有數百個值。這些

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如何在不久的將來預測物體的位置？

假設每個物體（汽車，自行車等）都連接到互聯網，並給我（雲）當前位置和隨機ID，每「T」秒改變一次。由於物體會改變其身份，因此很難跟蹤每一個物體，特別是在像市中心這樣的繁忙區域。有人可以幫助我設計一個攻擊者模型，它可以預測對象的軌跡。這意味着Cloud必須預測下一個對象的方向，比如15分鐘。你可以假設像4個區域A，B，C，D（每個半徑5-10km），它們彼此接近。我怎麼能預測並說出如此多的數量的汽