gatakaba / kalmanfilter Goto Github PK

• EMアルゴリズムによってパラメータ推定を行う機能

• 自由落下(free fall)
• 斜方投射(Projectile motion)
• 車のトラッキング(car tracking)

フォーマットはjupyter notebook形式でお願いします

EMアルゴリズムやMCMCによるパラメータ推定において、パラメータに対する誤差関数として尤度関数を用いる。
パラメータ推定には直接的に必要がないが、プログラムテストには必要な関数です。

例えば string を str などに略すると場合によってはstartやstrip などと間違えることがあり、コードの品質が低下してしまうことがある。

そのため、変数名は略さないことにしたが、変数名の数が長い場合、複雑な数式の可読性が著しく低下してしまった。

そこで、クラス内で処理する変数は論文などで使われている一般的な記号で置き換えることにする。

z_{n+1} = f(z_{n})からz_{n+1} = f(z_{n}) + u(n+1)を計算できるように

概要

このIssueは、kalman filter 1.0.0をリリースするために必要なタスクの一覧です。

ユーザビリティ向上

• readme.md の整備
• サンプルプログラムの作成
• パッケージ化
• ドキュメント作成

機能追加

• バッチ学習によるモデルパラメータ推定機能の追加
• 平滑化機能(smoothing)の追加

品質向上

• テストプログラムの作成

現在prediction関数は整数kを指定して、点kにおける状態・観測値を出力する仕様になっている。

しかし、実応用では現在からk step後までバッチ推定する場合が多く、現在の機能は使いやすいものではない。

そのため、バッチ推定を行う機能を追加する必要があると考える。