Bộ lọc Kalman

[HAI]

Nói về không gian vecto có một cái rất hay.Vecto như một con người, không gian chính là một cái xã hội.Có một người A nọ muốn gia nhập một xã hội B, anh ta muốn tìm trong B một người bạn đời hợp với anh ta nhất (gần gũi về các mặt trong cuộc sống nhất).Cuối cùng anh ta tìm được một "người" rất ứng ý đó chính là cái "bóng" của anh ta trong cái xã hội B này.Như vậy một vecto a sẽ có có đánh giá tối ưu của nó trong không gian B chính là hình chiếu của nó trong B.
Sử dụng bộ lọc Kalman, người ta xây dựng một chuỗi các đánh giá tối ưu như vậy dựa trên không gian các giá trị đo và đặc tính của hệ thống.
Lần đầu mình nghe đến bộ lọc Kalman chính là khi đọc về bộ điều khiển phản hồi trạng thái.Người ta dùng Kalman để đánh giá gần đúng nhất giá trị các biến trạng thái của hệ thống, sau đó dùng cho bộ điều khiển phản hồi trạng thái.Cái này mình cũng mới đọc theo kiểu vu vơ cùng mây gió trên trời chưa hiểu thấu đáo cái gì cả.Bác nào hứng thú viết về cái này thêm thì hay hơn.
Trong bộ lọc Kalman người ta cho tất cả nhiễu đều là nhiễu trắng, cái này lợi cái là có ngay ma trận hệ số tương quan là ma trận chéo.Còn mấy cái nhiễu lung tung khác thì cần có thêm công đoạn làm trắng hoá nó.Cái này mình cũng chỉ nghe thiên hạ đồn đại thôi.Trong công đoạn này người ta dùng hệ cơ sở Loeve, sách ông này viết hay lắm nhưng đọc chẳng hiểu gì. .

[falleaf]

Vì bận quá, nên vẫn phải chiến đấu từ từ, F đánh kiểu diện rộng trên diễn đàn (kiểu amateur linh tinh), cho nên rất vui các pác tham gia nhiệt tình.

Sẽ thảo luận từ từ tiếp.

Chúc vui

[HAI]

Chẳng ai vào đây chơi tiếp nhỉ?Buồn thế!Thôi thì mình tự sướng vậy.
Thêm một điều cần lưu ý khi mới bắt đầu học Kalman là ta phải hiểu rằng nó là lọc một tiến trình ngẫu nhiên (một tín hiệu ngẫu nhiên).Như vậy ở mỗi vòng lặp ta chỉ thu được một đánh giá cho một điểm trên tiến trình ngẫu nhiên này thôi.Để dễ hình dung bạn hãy nhìn sơ đồ sau
x(t0):giá trị đầu
y(t0):giá trị chúng ta đo được
(x(t0),y(t0))---->bộ lọc---->x*(t1);hoàn thành một vòng lặp
(x*(t1),y(t1))----->bộ lọc ---->x*(t2) ;vòng lặp thứ hai
Cứ tiếp tục như vậy chúng ta sẽ có một tiến trình "đánh giá" cho tiến trình ngẫu nhiên đã cho (tín hiệu ngẫu nhiên)
Qua đó ta thấy Kalman nó có tính chất của bộ lọc tiên đoán.
À mà các bác F, benq, ami ,buynia, cho em hỏi bộ lọc Kalman được hiện thực hóa như thế nào?(phần cứng của nó ấy),nếu được thì mấy bác cho một ví dụ đơn giản để dễ hình dung nhé.Và nếu thời gian trễ của hệ thống lọc lớn hơn thời gian trích mẫu thì người ta sẽ xử lý như thế nào hả mấy bác?