KalmanFilter

KalmanFilter[tproc,data]

tproc が与える時系列モデルを使って data にフィルタをかける．

詳細

  • KalmanFilterのデータはベクトルあるいはTemporalDataである．
  • 時系列モデル tproc の母数はすべて数値でなければならない．
  • KalmanFilterの出力は入力タイプによって決定される．出力の第1要素は，出力の長さが入力の長さと等しくなるように0に初期化される．

例題

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例  (2)

自己回帰モデルを使ってフィルタをかける：

ARMA（自己回帰移動平均）モデルを使ってサンプル経路からノイズにフィルタをかける：

フィルタをかけられたデータを求める：

データと予測を比較する：

スコープ  (5)

KalmanFilterをTimeSeriesModelと共に使う：

指定された初期値でフィルタリングを比較する：

弱定常ARMA過程からサンプルを作る：

指定された初期値のARMA過程を使ってフィルタをかける：

比較する：

多変量モデルとデータのためのフィルタを求める：

自己回帰過程と移動平均過程を使ってフィルタを比較する：

自己回帰フィルタを構築する：

移動平均フィルタを構築する：

データとフィルタを比較する：

フィットされた時系列モデルの剰余を求める：

剰余の広がり：

剰余の分布：

アプリケーション  (2)

次の時系列データを見てこれがMAProcessによって適切にモデル化されているかどうかを考える：

相関関数は遅れ3の後で降下している．これがMAProcess[3]の証拠である：

MAProcess[3]モデルをデータにフィットする：

モデルの剰余を求め，これが正規分布に従うホワイトノイズかどうかを調べる：

正規性の帰無仮説は棄却できない：

TimeSeriesModelにおける剰余を分析する：

カルマンフィルタリングからの剰余を計算する：

TimeSeriesModelFitからの剰余と比較する：

特性と関係  (1)

カルマンフィルタは一期先予測を作成する：

データのフィルタを求める：

データ部分から一期先予測を計算する：

経路を比較する：

考えられる問題  (1)

KalmanFilterでは，過程のすべての母数が数値でなければならない：

データは記号でもよい：

Wolfram Research (2012), KalmanFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/KalmanFilter.html.

テキスト

Wolfram Research (2012), KalmanFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/KalmanFilter.html.

CMS

Wolfram Language. 2012. "KalmanFilter." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/KalmanFilter.html.

APA

Wolfram Language. (2012). KalmanFilter. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/KalmanFilter.html

BibTeX

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BibLaTeX

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