https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79633207 总体方差（variance）：总体中变量离其平均值距离的平均。一组数据 样本方差（variance）：样本中变量离其平均值距离的平均。一组数据 总结一下： 分母是m-1的情况下，估计值是总体
参考内容：B站的DR_CAN的卡尔曼滤波器视频 1、状态空间方程 （1） xk是状态变量，A是状态矩阵，B是控制矩阵，uk是控制变量，wk-1是过程噪声，其中过程噪声是不可测的。
001、 协方差（Covariance）： 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？ 计算公式： 公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值。 a <-
均值 (Mean): \[\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i \]方差 (Variance): 衡量单类样本偏离均值的程度 \[D(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2 \]协方差 (Covariance): 反映两个随机变量的相关程度 \[\begin{aligned} \text{Cov}(x,y) &= E[(X-E(X))(Y-E(
参考内容：B站的DR_CAN的卡尔曼滤波器视频 本节内容： 1、数据融合 2、协方差矩阵 3、状态空间方程 4、观测器 1、数据融合 假设两个秤对同一个物体进行测量，一个测量的结果为z1=30g,标准差σ1=2g，另一个测量的结果为z2=32g,σ2=4g，二者都服从正太分布。那么估计
1。 i = 1, 2, 3 满足需求的方程是二次幂 此时运算很长时间，为了减小时间 上取整 确定上界 2. 第二行，总数小于等于20吨 第三行，每个工地运量 大于等于需求 3. 求a,b,c 的平均值 求ab协方差或者ac，bc 第二小题，国库卷没有风险，所以方差为0
期望： 方差： 协方差 协方差矩阵：
2022 / 6 /11 1. 递归算法_Recursive Processing 2.数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程 3. 卡尔曼增益超详细数学推导 4. 误差协方差矩阵数学推导_卡尔曼滤波器的五个公式 5. 直观理解与二维实例【包含完整的EXCEL代码】 6. 扩展卡尔曼滤波器_Extende
(9) 1-1 前言、間接觀測平差導讀 (I) - YouTube indirect adjustment 注解： 1.资料点的误差的平方和最小。 2.线性回归的直线截距是a。 3.间接平差就是间接的找出参数a和b，不是靠直接在数轴上量取。 注解： 1.观测值yi加上模型上对应的改正数vi，和xi组成数对，此数对在拟合的
实验一 验证信息矩阵和协方差矩阵的是互逆的关系。 验证Schur completion的成立性。 给定一个系统： \[x_1 = w_1x_2+v_1\\ x_2 = v_2\\ x_3 = w_3x_2+v_3\\ 给定数据:w1 = 2; w3 = 3;\\ v1,v2,v3分别服从N1(0,0.01),N2(0,0.04),N3(0,0.09) \]求该系统的对应的协方差矩阵和对
1.期望 定义 \[E(x)=\sum\limits_{k=1}^{\infty}x_kp_k-离散型 \]\[E(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx-连续型 \]性质 \(E(C)=C,C是常数\) \(E(CX)=CE(X),C是常数\) \(E(X+Y)=E(X)+E(Y)\) \(若X,Y相互独立，有E(XY)=E(X)E(Y)\) 2.方差 定义 \[D(X)=\sum\limits_{k=1}^{\infty}
学tranformers的时候记得一种什么~~~流的降维方法，经过查看 链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxOTU5NTU4MQ==&mid=2247489739&idx=1&sn=c766511d71bd9ffcd17fb29536f59ca4&chksm=9bc5f099acb2798f5443ae6fccfedaf333c125dd723d4670dc32b8733ed1c665b8824e9e99f8&scene=
随机变量的数字特征的作用： 虽然随机变量的密度函数或累积分布函数能够完整地描述随机变量，但是我们常常希望用少数几个常数来刻画其主要特征，这些特征就是随机变量的数字特征。包括平均位置（均值期望）、波动幅度（方差）、与其他变量是否存在“协同”相关性（协方差）、相关系数、原点矩
## 转载请注明出处，欢迎转载 ## 目录 1、算法推导 2、反思与探讨 3、参考文献 1、算法推导 我相信大家在很多不同的地方都听说过IMU预积分这个名词，尤其是基于图优化的框架下，几乎都会用到IMU预积分，那为什需要IMU预积分呢？一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率，一般都能达到10
https://blog.csdn.net/weixin_43956732/article/details/107023254 我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两个变量称为状态变量，我们使用状态变量矩阵 来表示小车在 t 时刻的状态，那么在经过 Δt 的时间之后，当前时刻的位置和速度分别为：
预测值有高斯噪声，测量值也有高斯噪声，这2个噪声相互独立，单独的利用任何一个都不能很好的得到真实值，所以在2者之间有个信赖度的问题，应该相信谁更多些，这也就是卡尔曼算法的核心，这个信赖度就是卡尔曼增益，卡尔曼增益通过测量值和真实值之间的协方差最小时确定的，由此求这个协方差偏导为0
1. 期望（数学期望、均值） 在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 根据大数定律，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 1.1. 期望的定义 对于
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24947 原文出处：拓端数据部落公众号 本案例研究说明了卡尔曼滤波器的设计和仿真。考虑稳态和时变卡尔曼滤波器。 植物动力学 考虑一个在输入u[n]上有加性高斯噪声w[n]。 此外，让 yv[n] 是输出 y[n] 的噪声测量，其中 v[n] 表示测量噪声： 离散卡尔曼滤波
一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomaly detection)的多元部分！废话不多说，我们开始吧~ 7 多元高斯分布 今天学习的内容是异常检测算法的更进一步，涉及到多元高斯分布，它有一些优势，也有一些劣势，它能捕捉到之前的算法检测不出来的异常，首先我们来看一个例子。 假设有上图
R语言使用aov函数进行单因素协方差分析（One-way ANCOVA）、使用HH包中的ancova函数可视化单因素协方差分析中的因变量、协变量和因子之间关系的图（Visualizing the results） 目录
PCA的目标 有利于简化计算，降低模型复杂度，便于数据可视化。 核心思想 就是抓住主要矛盾 一个简单的例子：现在要通过照片来识别一个人。整个拍照的过程就是一个将3维的人降维到2维。我们通过照片就能够识别照片中的人。这就是PCA要做的事情。在举一个例子就是在平常的学习中物理与
说到卡尔曼滤波，想必很多读者都用过，或者听说过，是一种应用非常广泛的滤波算法。 在网上看了不少与卡尔曼滤波相关的博客、论文，要么是只谈理论、缺乏感性，或者有感性认识，缺乏理论推导。能兼顾二者的少之又少，直到看到了国外的一篇博文，讲的非常详细，今天跟大家分享一下。 以下是原博文
目录 1. 自己编写协方差程序和cov()对比 （1）自己编写协方差算法 （2）协方差函数：cov()函数
马氏距离（Mahalanobis Distance）是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系并且是尺度无关的，即独立于测量尺度。对于一个均值为
1 介绍 降维方法可用于在质量和效率方面改进基于邻域的协同过滤方法。 特别是，在稀疏评分矩阵中很难稳健地计算成对相似性，但降维提供了在潜在因素方面的密集低维表示。因此，此类模型也称为潜在因子模型 latent factor model。
