Saludos, Adrian. Excelente disertación sobre filtro Kalman...En proceso de comprensión sobre la adición del ruido blanco en las dos ecuaciones de estado... Tengo que ir analizando para tener mayor sentido... Gracias por tu recomendación en relación a la programación desde cero la multiplicación de matrices que permitirá una mayor comprensión de las operaciones algebraicas que implica en trabajar de esta manera...
Lo he utilizado para "suavizar" señales antes de calcular su derivada. El problema con ese tipo de filtros es que debes saber con certeza que contenido es el que te interesa eliminar.
Saludos, Adrian. Excelente disertación sobre filtro Kalman...En proceso de comprensión sobre la adición del ruido blanco en las dos ecuaciones de estado... Tengo que ir analizando para tener mayor sentido... Gracias por tu recomendación en relación a la programación desde cero la multiplicación de matrices que permitirá una mayor comprensión de las operaciones algebraicas que implica en trabajar de esta manera...
Sos muy claro!
Recomiendo revisar los siguiente github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
Gracias por compartir este contenido. ¿Qué opinas del filtro Savitzky Golay?
Lo he utilizado para "suavizar" señales antes de calcular su derivada. El problema con ese tipo de filtros es que debes saber con certeza que contenido es el que te interesa eliminar.
¿Se podría usar la FFT para resolver este problema?
@@aldairjimenez1101 No es una mala idea, aunque no lo he probado por mi mismo.
Me puedes compartir el nombre del libro, saludos! muy útil la información.
www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiDlOPt6br8AhWLZ8AKHYUNA0EQFnoECBkQAQ&url=https%3A%2F%2Fcourses.cs.washington.edu%2Fcourses%2Fcse571%2F03wi%2Fnotes%2Fwelch-bishop-tutorial.pdf&usg=AOvVaw1VzyVT6WO9VqhkaKfseRLy
esperemos un like por cada "entonces" que digo XD