我对用Python实现卡尔曼滤波器很感兴趣。首先,我编写了一个非常简单的K滤波器版本--只有一个状态(在Y方向上的位置)。我的状态转换矩阵如下所示:
X <- X + v * t
其中v和t是常量。
我用一个简单的线性函数来模拟测量
y = mx + b
并向其添加噪声:
y1 = np.random.normal(y, sigma, Nsamples).
它工作得很好,我可以重新定义R和Q来改变测量和处理噪声值(直到现在,它不是一个矩阵)。
现在我有个主意..。
如果我有第二次测量,会发生什么?
y2 = np.random.normal(y, sigma2, Nsample
我刚刚安装了云数据融合,当我尝试探索“”桶时,会得到这个错误。我该怎么解决这个问题?
cloud-datafusion-management-sa@xxxxxxxxxxxx-tp.iam.gserviceaccount.com does not have storage.buckets.list access to project xxxxxxxxxxxxx
最近,我正在读一些有关Haskell的函数式编程书籍。
例如,Haskell似乎很喜欢“模块化程序”,
f :: (Integer,Integer) -> Integer
f = sum . map sq . filter . odd . between
即使相同的函数可以编写成
f' (m, n) = go m
where go m | m > n = 0
| otherwise = go (m + 1) + if odd m then sq m else 0
“融合定律”也很受欢迎和使用()
我不是OCaml专家,但如果可能的话,我会使用