pykalman

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[編輯] @Claudio的答案給了我一個關於如何過濾掉異常值的非常好的提示。我確實想開始在我的數據上使用卡爾曼濾波器。所以我改變了下面的示例數據，以便它具有微妙的變化噪音，這並不是那麼極端（我也看到很多）。如果其他人可以給我一些關於如何在我的數據上使用PyKalman的方向，那將是非常棒的。 [/編輯] 對於一個機器人項目，我試圖用相機跟蹤風箏。我使用Python進行編程，並在下面粘貼了一些嘈雜

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帶有100個包含噪聲的數據樣本的卡爾曼濾波器

如果我有一系列的觀察結果，比如說100個x和y樣本。這足以預測對應於x值的第101個y嗎？我可以使用100個樣本的這些數據的某些部分來更新某些值（考慮到存在噪聲並且某些數據可能損壞）？

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卡爾曼濾波傳感器融合用於FALL檢測：加速度計+陀螺儀

我想了解傳感器融合的過程並且還有卡爾曼濾波。我的目標是使用加速度計和陀螺儀檢測設備的跌落。在大多數的文件，如this one的，它提到如何克服漂移由於陀螺儀和噪音由於加速度計。最終，傳感器融合爲我們提供了更好的滾動，俯仰和偏航測量，而不是更好的加速度。是否有可能通過傳感器融合獲得更好的「加速度結果」，並將其用於「跌倒檢測」？只有更好的滾動，偏航和俯仰不足以檢測到摔倒。然而，這source建

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我想用pykalman模塊計算線性擬合的斜率和截距

考慮Y對X的線性迴歸，其中(xi, yi) = (2, 7), (0, 2), (5, 14) for i = 1, 2, 3。解決方案是(a, b) = (2.395, 2.079)，使用手持計算器上的迴歸函數獲得。我想使用 pykalman模塊來計算線性擬合的斜率和截距。我越來越 ValueError: The shape of all parameters is not consisten

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如何過濾異常溫度和溼度傳感器值

溫度和溼度傳感器會不時得到像80度這樣的異常值。如何過濾異常溫度和溼度傳感器值？卡爾曼過濾解決方案以過濾出異常值。