カルマンフィルタ(Kalman filter)
日：カルマンフィルタ
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。Wikipedia つまり、複数の不確実な情報を用いてより正確な情報を推定する方法
１．1つ前の状態を元に次の状態を予測する
例えば、xを状態とすると
$ x(t) = x(t-1)
２．予測した状態推定値を観測した値を使って修正する
例えば、観測した値をzとすると
$ x(t) = x(t-1)+K_t(z(t)-Hx)
前の状態をゲイン：Kの分だけ観測値と予想値の差分だけ補正する
このときのKがカルマンゲイン
これをどうやって決定するのか
Naa_tsure.iconお気持ちとしては、
状態の予測が不確かな場合はゲインを大きくして観測の情報を利用する
逆に状態の予測が確かな場合は、ゲインを小さくして観測の情報を利用しない
不確か←例えば分散が大きい
神経関連だと、運動適応における統計性の利用が知られている
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基本的なところ(状態空間モデルの導入)から解説していてわかりやすいNaa_tsure.icon
海外の教科書の翻訳
めちゃよさげNaa_tsure.icon