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If I can't explain it simply, I don't understand it well enough.

部落格全站分類:視覺設計

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  • 4月 20 週四 201714:55
  • 三維座標系 - 左手座標系、右手座標系




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silverwind1982 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(14,813)

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  • 12月 30 週五 201616:49
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silverwind1982 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(16,138)

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  • 12月 14 週三 201611:09
  • 卡爾曼濾波 (Kalman Filter)

卡爾曼濾波 (Kalman Filter)
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卡爾曼濾波器又稱為最佳線性濾波器(輸出值為輸入值的線性組合),為實現簡單、純時間域的濾波器,在實現過程中,所有關於不確定性的關係(雜訊),都會用到共變異數矩陣。
卡爾曼濾波器的五個基本公式:
X(k|k-1) = F X(k-1|k-1) + B U(k) ...(1)
P(k|k-1) = F P(k-1|k-1) FT + Q ...(2)
X(k|k) = X(k|k-1) + Kg(k) (Z(k) - H X(k|k-1)) ...(3)
Kg(k) = P(k|k-1) HT / (H P(k|k-1) HT + R) ...(4)
P(k|k) = (I - Kg(k) H) P(k|k-1) ...(5)
簡單翻成白話分別為:
利用 k-1 的狀態,加上變化量,預估出 k 狀態。 ...(1)
利用 k-1 狀態的雜訊,配合步驟(1)預估 k 狀態的雜訊,預估出 k 狀態的雜訊。 ...(2)
利用預估出的 k 狀態 與 k 的測量狀態 搭配權重值(Kalman Gain) 完成更新 k 狀態。 ...(3)
權重值(Kalman Gain) 是由步驟(2)中的 k 狀態的雜訊 與 測量雜訊 經計算而求得。 ...(4)
最後利用 權重值(Kalman Gain) 更新 k 狀態的雜訊。 ...(5)
搭配圖示如下:
理解卡爾曼濾波器
卡爾曼濾波器的主要步驟有兩個:預估 以及 測量更新,以下舉一個例子作簡單說明。
假設要利用卡爾曼濾波器來計算房間內每分鐘的溫度變化:
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silverwind1982 發表在 痞客邦 留言(4) 人氣(61,851)

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  • 12月 08 週四 201614:25
  • [翻譯] 如何在嵌入式系統中使用 IMU (加速度計與陀螺儀)




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silverwind1982 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(18,381)

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  • 10月 27 週四 201620:46
  • 三維旋轉表示法 - 歐拉角、旋轉矩陣、旋轉向量、四元數




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  • 10月 27 週四 201617:57
  • Gradient Magnitude & Gradient Direction in Image

image-derivative


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  • 10月 19 週三 201617:11
  • RANSAC (RANdom SAmple Consensus)




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  • 10月 13 週四 201617:31
  • Laplacian Mask 的系數由來



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  • 10月 07 週五 201617:25
  • OpenCV Tutorials - Feature Detection and Description - Feature Matching + Homography




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silverwind1982 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(401)

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  • 10月 07 週五 201615:57
  • OpenCV Tutorials - Feature Detection and Description - Feature Matching




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