Bộ lọc Kalman

[falleaf]

4.8. Variance

Var X = E[(X-E[X])^2] = E[X^2 - 2X*E[X] + E[X]^2]

= E[X^2] - 2E[X*E[X]] + E[E[X]^2]

Vì E(X) là hằng số, cho nên ta có thể rút ra ngoài hàm trung bình, và chúng ta có:

Var X = E[X^2] - E[X]^2

Lại tạm dừng ở đây, các bạn tiếp tục đọc thêm về phần Variance này trong cuốn sách mà F đã giới thiệu

"Lý thuyết xác suất và thống kê toán học" - Trần Tuấn Điệp & Lý Hoàng Tú

Xin nhắc lại đây là cuốn sách rất rất hay về xác suất thống kê ở Việt Nam mà F được biết đến. Các cuốn sách khác F cũng có xem qua bằng tiếng Việt, nhưng không thấy hài lòng cho lắm.

Chúc vui.

[falleaf]

Bài tập 1:

Cho X là một biến ngẫn nhiên có phân bố đơn vị, và X nằm trong đoạn [0;1]. Tìm trung bình và Variance của X?

Đây là một bài tập rất đơn giản để các bạn hiểu rõ về trung bình và variance. Các bài tập tương tự có trong các sách mà F đã đề cập, vì vậy các bạn cố gắng làm thật nhiều bài tập để nắm rõ những khái niệm xác suất thống kê này. Khi chúng ta đi tới phần mạch lọc, sẽ rất khó khăn nếu các bạn không nắm rõ được những khái niệm này.

Một mặt vì F không có sách tiếng Việt, nên cũng hơi khó trình bày vì không còn nhớ từ ngữ chính xác bằng tiếng Việt, hơn nữa việc giảng về xác suất thống kê F cũng không có nhiều kinh nghiệm.

Để tìm hiểu về xác suất thống kê, có lẽ các bạn ở BK HCM nên xin học một lớp của thầy ThS. Cao Hào Thi (khoa Quản Lý Công Nghiệp), bất kể là thỉnh giảng hay có lớp chính thức... F không nắm thông tin này, nhưng có lẽ F được học với thầy 1 môn Xác suất thống kê, hồi quy và ra quyết định bằng phương pháp định lượng.. đây là một trong những môn học hay nhất mà F được học tại BK HCM. Đó là một điều may mắn lớn.

Thầy Cao Hào Thi có dịch lại cuốn sách xác suất thống kê dùng trong kinh tế, một cuốn sách khá dày, và các sinh viên PFIEV tại BK HCM có photo lại để học, phải nói cuốn sách này là một cuốn sách rất rất hay. Các bạn cố gắng tìm đọc và tham khảo.

Chúc vui.

[ami]

Bộ lọc Kalman có thể tham khảo một cách đơn giản hơn với tài liệu này:
http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/index.html

http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf

Tui đã dịch sang tiếng Việt bộ lọc Kalman, xin hẹn gửi cho quý vị vào cuối tuần này.

Ngoại ra, có thể tham khảo source code bô lọc Kalman áp dụng cho PIC trong báo cáo luận văn Mr.Scooter.

Chào cả nhà.

[ami]

Theo ý kiến của mình, xin đổi một tí trong bài của falleaf như sau:

Bài 4:
Nhiễu : gồm 2 loại là nhiễu tiến trình và nhiễu đo. Falleaf mới nói nhiễu đo, chưa đề cập nhiễu tiến trình. Đo tương quan của nhiễu tiến trình lại khó hơn nhiều so với nhiễu đo (bời thong số nhiễu đo có trên cảm biến). Ngoài ra có một dạng nữa là nhiễu đo trong tiến trình, noí cách khác nhiễu này chĩ xảy ra khi áp dụng cảm biến vào toàn bộ hệ thống, chứ caliber đơn cảm biến sẽ không nhận ra được.




4.8
Và F có một cái câu rất hay nói ngoài miệng khi quyết định một cái chuyện gì đó rằng: "Xác suất chỉ có ý nghĩa khi nó tiến ra vô cùng" : không chính xác vì nếu chọn một lượng mẫu phù hợp cho một đại lượng phụ hợp với một độ chính xác chấp nhận được (80% hay 95%), ta vẫn có thể xác định được chứ không cần phải tiến ra vô cùng.

[hoangminh1234]

trong luận văn segway anh ami đã áp dụng bộ lọc kalman tốt thật. Phần lý thuyết anh nói nhanh quá nên phải đọc thêm mới biết ảnh nói gì