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python - カルマン フィルターによる平滑化
カルマン ライブラリをテストしていますが、スムーズ フィルターを調整する方法がわかりません。トラッキング画像をご覧ください。オリジナル曲のトラック ・イン・ブルー。グリーンでは、トラックを含みます。位置計算のエラー (最小限のエラーを見つけるために最小二乗フィッティングを使用) で、トラックを滑らかにするために pykalman フィルタリングをテストしています。
現在の状態
kf.filter を実行すると、平滑化なしで非常に近いトラッキングが得られます。フィルタが状態に非常に近づいているのはなぜですか? ウィンドウタイムを変更するにはどうすればよいですか?
F (9,9) 行列には、3 軸の位置、速度、加速度が含まれます
H は np.eye で、Q は np.eye(9)*4、状態 x、y、z の分散
python - pykalman でジャンプする GPS データを取り除く
スマートフォンのアプリから取得した GPS データがあります。スマートフォンが静止しているときはいつでも、GPS ポイントがジャンプしています。建物の間の都市での受信と、屋内にいるたびに信号が失われるため、信号が不正確であることを理解しています。
この投稿から、カルマン フィルターに挑戦したいと思いました。この記事のおかげで、緯度と経度で Ramer-Douglas-Peucker アルゴリズムを試し、標高データでpykalman パッケージを試すことができました。また、フィルターで遊ぶためにpykalmanの例を試しました。
これらの読みによると、入力パラメータが間違っていると思います：
以下の図は、matplotlib からのものです。左上は反復 km.em(n_iter=2)、右上は反復 10、左下は反復 50、右下は反復 100 です。この場合、私のフィルターはあまり機能していないようです。実際、同じ形状が出力されます (スケール軸のために、最初は異なって見える場合があります)。
何か不足していますか？固定 GPS ジャンプ データを改善するにはどうすればよいですか?
ありがとうございました