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根据统计估计理论,统计估计可分为平滑、滤波和预测三种情况。
平滑,是指根据过去和当前的测量数据对信号在过去某时刻的值做出估计。这就好比在读信过程中遇到难以辨认的字时,我们可以继续读下去,然后再回过头来根据上下文判断这个字是什么字。
滤波,是指根据过去和当前的测量数据对信号的当前值做出估计。这就相当于在读信过程中一遇到难以辨认的字就停住,不看下文,仅根据上文来对该字做出判断。显然,由于滤波所掌握的信息少于平滑,其难度要大于平滑。
预测,是指根据过去和当前的测量数据对信号的未来值做出估计。这就好比运动员在打球时,根据球从过去到现在的运动轨迹来预测球的未来的运动轨迹。显然,预测的难度比前两者都大。
以上文字摘自蒋志凯所编著的《数字滤波与卡尔曼滤波》一书。
一直对这几个概念理解不是很清楚,今天偶然翻看了这本书,看到上面所举例子,感觉突然明白了这几个概念。
GMT+8, 2024-12-25 22:30 , Processed in 0.037033 second(s), 15 queries , Gzip On.
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