ten wątek pyta, czy dyskretny filtr Kalmana lepiej różni się od prostej średniej ruchomej obserwacji. Nie ma ostatecznej odpowiedzi, czy ktoś może podać ostateczny przykład, w którym filtr Kalman, najlepiej w prostym przypadku 1D, robi coś innego i lepszego niż utrzymując średnią ruchomą i podaj warunki, w których filtr kalmana zmniejszyłby się do prostej średniej ruchomej. Myślę, że filtr kalmana nie ważyłby wszystkich punktów danych równomiernie, ponieważ jego wariancja jest początkowo mniejsza i poprawia się wraz z upływem czasu, ale brzmi to jak to miało znaczenie tylko w pobliżu wstępnych obserwacji, a gdy wariancja się zbiegała, filtr kalmana ważyłby każdą obserwację tak samo jak średnia ruchoma, więc nie patrz, kiedy obie są różne i dlaczego filtr lepiej zrobi. 17 15 w 23 52.na pierwsza odpowiedź z większością głosów mówi, filtr kalman jest lepszy w każdym przypadku, gdy sygnał się zmienia Powiadomienie instrukcji problemu Użyj algo rithm do oszacowania niektórych stałych napięcia Jak można użyć filtra Kalman w tym lepiej niż po prostu utrzymanie średniej bieżącej Są to przykłady po prostu nadmiernie uproszczony wykorzystania przypadków filtr przy użyciu filtra kalman w celu oszacowania stałego napięcia jest zdecydowanie, overkill W tym szczególnym problemie to lepiej jest użyć średniej bieżącej, która wiemy jest najlepszym estymatorem rozkładów Gaussa W tym przykładzie mierzone napięcie jest rzeczywistym napięciem V, ale z pewnym hałasem zazwyczaj modelowanym jako 0 średnie Gaussa White noise więc nasze pomiary są Gaussa o średniej V , a sigma sigma noise. The filtr kalman lepiej nadaje się do oszacowania rzeczy, które zmieniają się w czasie Najbardziej namacalnym przykładem jest śledzenie poruszających się obiektów Niech wyobraża sobie wyrzucenie piłki, wiemy, że zrobi to paraboliczny łuk, ale co powiedzą nasi estymatorzy. Filtr Kalmana będzie bardzo zbliżony do rzeczywistej trajektorii, ponieważ mówi, że ostatni pomiar jest ważniejszy niż starsze, gdy kowariancja jest niska to średnia bieżąca odbywa się równomiernie. trajektoria niebieskiej kulki, średnia bieguna czerwona. Przepraszam, że nie kalman, jeśli mam czas I'll throw it in tam, jeśli mam czas, ale byłoby mi znacznie bliżej niebieskiej linii zakładając, że modelowane systemu well. equations dzięki uprzejmości wikipedia. The filtr kalman z drugiej strony mówi, jeśli nasza koniunktura i resztki były niewielkie znaczenie, mieliśmy dobry szacunek, wtedy będziemy trzymać się z poprzednich szacunków i dostroić to trochę na podstawie błędu resztkowego lub naszego oszacowania Teraz, ponieważ nasz xhat kk jest bardzo blisko rzeczywistego stanu, kiedy przedstawimy następną aktualizację, będziemy używać stanu systemu, który ściśle odpowiada aktualnemu stanowi. At x 30 średnia biegów mówi, że warunek początkowy y0 jest tak samo ważny, jak y29, i że masz ogromny błąd Filman kalibrował tym razem Powiedział, że nasz błąd był ostatnim razem ogromny, pozwala nam drastycznie zmienić nasz szacunek nasz xhat więc kiedy używamy go do następnej aktualizacji, będzie bliżej tego, co się właściwie dzieje. Mam nadzieję, że ma sens. Po prostu zauważyłem Twoje pytanie pyta o am Oving średniej vs Kalman I odpowiedział uruchomiony avg vs kalman, który jest temat link you provided. Just dodać trochę więcej informacji w szczególności do przemieszczania średniej window Średnia ruchoma jest lepszym oszacowaniem zmian wartości Ponieważ uwzględnia tylko więcej ostatnie próbki Niestety, ma związane z tym opóźnienie, szczególnie wokół zmiennych instrumentów pochodnych Wystarczy zbliżyć się do 30, gdzie pochodna przechodzi z pozytywnego do negatywnego Jest to spowodowane tym, że średnia jest powolna, aby zobaczyć fluktuacje Jak zwykle dlaczego używamy go do usuwanie hałasu wahań Wymiary okna również odgrywają rolę Mniejsze okno jest zazwyczaj bliżej zmierzonych wartości, co ma sens i brzmi dobrze, prawda Wadą tego jest, jeśli masz hałaśliwe pomiary, małe okno oznacza więcej hałasu pojawia się więcej w wyjście Spójrzmy teraz na inne pytanie. Średnia wartość z pierwszych 3 próbek wynosi 0 4448629, a nie dokładnie w pobliżu 5 oczekiwana wartość To znowu pokazuje, że przy mniejszym oknie hałas ma głębszy wpływ na wydajność. Więc logicznie naszym następnym krokiem jest wzięcie większych okien, poprawa odporności na zakłócenia. Cóż, okazuje się, że większe okna są jeszcze wolniejsze rzeczywiste zmiany ponownie spójrz na t 30 na moim wykresie, a najbardziej skrajnym przypadkiem okienkowania jest w zasadzie średnia bieżąca, która już wiemy jest zła dla zmieniających się danych. Teraz wracamy do magicznego filtra kalman Jeśli myślisz o tym, to podobna do 2 próbki średnica okienka podobna nie jest taka sama Spójrz na X kk w kroku aktualizacji, zajmuje poprzednią wartość i dodaje do niej ważoną wersję aktualnej próbki Można by pomyśleć, a co z hałasem Dlaczego nie jest ona podatna na ten sam problem, średnica okienkowa z małym rozmiarem próbkowania Ponieważ filtr kalmana uwzględnia niepewność każdego pomiaru Wartość ważenia K kalmana może być choćby stosunkiem między niepewnością kowariancji twojego oszacowania a c niepewność wynikająca z bieżącej estymaty rzeczywista jest jej resztą, ale łatwiej to myśleć w ten sposób Więc jeśli ostatni pomiar ma dużo niepewności K spada, a zatem ostatnia próba odgrywa małą rolkę Jeśli ostatni pomiar ma mniej niepewności niż przewidywania, k wzrasta, a teraz nowe informacje odgrywają większą rolę w następnym oszacowaniu Tak więc nawet przy małej liczbie próbek, filtr kalmana nadal blokuje wiele noise. anyway, mam nadzieję, że odpowiedź na okno średnio vs Kalman question. uniteded Feb 18 15 at 3 34.Another Take Filtr Kalman pozwala dodawać więcej informacji na temat sposobu ponownego filtrowania systemu Innymi słowy, można użyć modelu sygnału poprawiającego wydajność filter. Sure , ruchomy filtr średniej wielkości może dać bardzo dobre rezultaty, gdy oczekujesz bliskiej stałej produkcji. Gdy tylko sygnał, który modelujesz jest dynamiczny, pomyśl o pomiarze mowy lub położenia, prosty ruchomy filtr nie będzie szybko zmienia się lub wcale w porównaniu z filtrem Kalmana. Filtr Kalmana wykorzystuje model sygnału, który pozwala zrozumieć, jak zmienia się sygnał, poprawiając jego wydajność pod względem odchylenia od prawdy. 13 11.Kaufman Adaptive Moving Strategia Średniookresowej Strategii Handlowej Filtr. I Strategia Inwestycyjna. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptacyjne Ruchome Średnie Źródło KAMA Kaufman, PJ 1995 Inteligentniejszy Handel Poprawa wyników w zmianach rynków Nowy Jork McGraw-Hill, Inc Koncepcja Strategia handlowa oparta na adaptacyjnej filtr hałasu Cel badawczy Sprawdzanie skuteczności konfiguracji i filtracji Tabela 1 Wyniki Rysunek 1-2 Ustawienia handlu Długie transakcje Adaptacyjna średnia ruchoma AMA pojawia się Krótkie transakcje Adaptacyjna średnia ruchoma wyłączy się Uwaga Koniunktura AMA wydaje się zatrzymywać, gdy rynki nie mają kierunku Kiedy tendencje rynkowe, trend AMA przyciąga transakcję Trade Entry Long Trades A, kup teraz na zamknięciu znajduje się po upartej konfiguracji Short Trades SprzedaŜ na zamknięciu połoŜona jest po nieuderzonym wzroście Oprocentowanie transakcji Tabela 1 Portfel 42 rynki terminowe z czterech głównych sektorów rynku towarów, walut, stóp procentowych i indeksów kapitałowych Dane 32 lata od 1980 r. Platforma testowa MATLAB. II. D wykresy są następujące wykresy konturów 2-D dla Współczynnika Zysku, Sharpe Ratio, Indeks Wytrzymałości Ulotek, CAGR, Maksymalne Spadek Wartości, Procent zysków Transakcji i Średni Szanse Straty Strat końcowych Ostateczne zdjęcie przedstawia wrażliwość Equity Curve. Tested Zmienne ERLength FilterIndex Definicje Tabela 1. Wzorzec wydajności portfela Tabela 1 Zwolnienie ze zleceniobiorcy 0.AMA ERLength jest średnią ruchoma adaptacyjną w okresie ERLength ERLength jest okresem zwrotu stosunku efektywności ER ER i abs Kierunek i Zmienność i, gdzie abs jest wartość bezwzględna Kierunek i Zamknij i Zamknij i ERLength, Volatility i abs DeltaClose i, ERLength, gdzie jest suma w okresie ERLength, DeltaClose i Zamknij i Zamknij i 1 FastMALength jest perio d szybkiej średniej ruchomej SlowMALength to okres niskiej średniej ruchomej AMA i AMA i 1 ci Zamknięcie i AMA i 1, gdzie CI ER i Szybki powolny 2, szybki 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Indeks i. ERLength 2 , 100, Krok 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Long Trades Jeśli AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 następnie Minama AMA i 1 Adaptive Moving Average przechodzi z obrotem w Minamie Krótkie transakcje AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 następnie MaxAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average obraca się z obrotem w indeksie MaxAMA i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, gdzie StdDev jest odchyleniem standardowym serii w okresie N N 20 wartość domyślna Indeks i. FilterIndex 0 0, 1 0, Krok 0 02 N 20.Liczba transakcji Zakup na zamknięciu jest umieszczony, gdy AMA i AMA i 1 AMA i filtr MinAMA i krótkie transakcje Sprzedaj na zamknięciu umieszcza się, gdy AMA i AMA i 1 MaxAMA AMA i Filtr Indeks i. Stop Strata ATR ATRLength jest to średnia True Range w okresie ATRLength ATRStop jest wielokrotnością długości ATR Long Trades A se ll stop jest umieszczony w pozycji ATR ATRLength ATRStop Krótkie transakcje A buy stop jest umieszczony w pozycji ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.Regulacja 2, 100, krok 2 FilterIndex 0 0, 1 0, krok 0 02.Kalman Filter Package. This pakiet implementuje następujące filtry Kalmana1 Filtr Kalmana standardowego 2 Filtr Kalmana rozszerzony 3 Filtr Kalmar podwójny 4 Filtr Kalmar kwadratowy. Ten pakiet zawiera także przykłady dla każdego typu filtra wykazującego ich praktyczne zastosowanie. We wszystkich 4 przypadkach funkcje KF akceptują jako wprowadzają hałaśliwe próbki systemu wielowymiarowego i generują oszacowanie KF rzeczywistego stanu systemu w oparciu o zróżnicowane czasowo kowariancje hałasu procesu, które są nieodłączne dla hałasu. Średnia średnie ruchome ważone względnie nieważone służą do oszacowania systemu zmieniającego się w czasie kowariancje z hałaśliwych pomiarów. Standard Kalman Filter jest najbardziej podstawową implementacją KF. Zakłada model, że hałaśliwe pomiary zawierają prawdziwy stan systemu plus białe noi se. Extended Kalman Filter to uogólnienie standardowego filtra Kalmana, który pozwala użytkownikowi na określenie modelu nieliniowego systemu, który jest następnie linearyzowany podczas wykonywania EKF. Filtr Dual Kalman równocześnie rozwiązuje dwa problemy filtru Kalmana standardowego.1 Pasuje do automatycznego - regresywny model danych i stosuje filtr Kalmana do aktualizacji modelu AR2. Stosuje model AR przy każdej iterancji przed wykonaniem aktualizacji standardowej KF. Filtry Kalmar Root Root są solidniejszą i liczbowo stabilną metodą wykonywania standardowego podwójnego filtru Kalmana , zwłaszcza gdy matryce kowariancji są mało prawdopodobne lub prawie nie pozytywne. Filtr kwadratowy Kalman Filtering propaguje błąd związany z błędem procesu P w postaci pierwiastka kwadratowego PUDU, gdzie U i D są iteracyjnie aktualizowane, a P nie jest wyraźnie obliczany W ten sposób gwarantuje się, że P jest dodatnie, a tym samym zwiększyć stabilność liczbową KF.
No comments:
Post a Comment