卡尔曼滤波器简介——8测量和移动1 ——9测量和移动2

本文介绍了卡尔曼滤波中的两种关键过程:测量值更新和运动值更新。通过对比这两种过程,文章详细解释了如何运用贝叶斯定理进行测量值更新,并采用全概率公式来处理运动值更新。

测量循环和运动循环,卡尔曼滤波有两种不同的过程,测量值更新和运动值更新。

这和定位的情景一样,我们获得一个测量值,然后开始运动。这里最大值变化,但是原理

仍然相同。

两个步骤中测量值和运动值,一个需要做卷积,一个需要做乘法。

测量值使用乘法得到,运动值使用卷积得到。

事实上我们谈到了贝叶斯定理,也谈到了全概率公式,请选中相应的复选框,贝叶斯定理和全概率定理分别应用于测量值还是运动值?

测量值使用了乘法,用到了贝叶斯定理。运动值用到了全概率定理

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fuhang/p/8939799.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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