我正在尝试理解卡尔曼滤波器的最佳性。根据维基百科的说法:“从理论上我们知道,卡尔曼滤波器在以下情况下是最优的: a)模型与真实系统完美匹配,b)输入噪声是白色的,c)噪声的协方差是确切已知的。”但是这种最佳性意味着什么,我如何测试它呢?
我在卡尔曼滤波器上找到了学生daves的例子,并开始测试它。我通过改变卡尔曼滤波器估计的噪声参数来做到这一点。我通过取估计误差的均方根对结果进行排序,并期望在噪声方差与真实噪声参数匹配时获得最佳结果。我错了。为什么会这样呢?
下面是我在测试中使用的matlab代码(从Student Daves示例修改而来)
% written by StudentDave
%
常识表明,对于返回类型,子类型应该是协变的,而对于参数类型,则应该是反变体。因此,由于E.f的严格协变参数类型,应该拒绝以下内容
interface C {
f (o: C): void
}
interface D extends C {
g (): void // give D an extra service
}
class E implements C {
// implement f with a version which makes stronger assumptions
f (o: D): void {
o.g() // rely on
SOF,我是Python的新手,我在网上发现了很多信息,但是它要求在计算平均值、方差等时使用列表,这是我做不到的。我在计算用户输入的平均值时没有问题,但是方差是关闭的。
根据我的理解,方差是“数字”和“均方”之间的区别。也许问题就在这里?我不确定是诚实的,这是我的最后手段,如果你能以任何方式提供帮助,这将是非常感谢的,我也愿意听取任何关于我如何编写代码的建议。
谢谢!
到目前为止我的代码是:
n = input("Enter Number ")
n = int (n)
average = 0
sum = 0
for num in range(0,n+1,1):
我有一个文件,其中包含需要存储在数组中的数字列表。如何计算数组的总体标准差?主课程不需要修改。
主
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
public class Main {
private static int NUMBERS=20;
public static void main(String[] args) {
double[] myNumbers = new double[NUMBERS];
Calculations calculations = new Calculations()
我想知道是否有人可以向我解释一下geoR软件包是如何计算协方差函数的?我的意思是你会怎么手工做呢?
library(geoR)
#suppose I have the following coordinates
X = c(60,30,20,40)
Y = c(50,20,50,50)
my_coordinates = cbind(X,Y)
print(my_coordinates)
#computing covariance
my_cov= varcov.spatial(my_coordinates,cov.model="exp", cov.pars=c(0.2,25))
给定消耗T类型值的简单特性:
trait Consumer[-T] extends (T => Unit) {
def +[U, P](other: Consumer[U]): Consumer[P] = ???
}
如何实现将两个使用者组合为一个接受有效的+超级类型的AnyRef或更宽的AnyVal类型的AnyVal函数?就下列案件而言:
具有公共超级类型的-AnyRefs:
trait Base
trait A extends Base
trait B extends Base
val c1: Consumer[A] = _
val c2: Consumer[B] = _
va
我正试图更好地了解以下行为:
scala> class C[-A, +B <: A]
<console>:7: error: contravariant type A occurs in covariant position
in type >: Nothing <: A of type B
class C[-A, +B <: A]
^
然而,以下工作:
scala> class C[-A, +B <% A]
defined class C
我可以
我已经用GMM拟合了数据,我想计算模型的均方误差,我该怎么做呢?
下面是生成数据的代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
from sklearn import mixture
import matplotlib as mpl
from matplotlib.patches import Ellipse
%matplotlib inline
n_samples = 300
# generate random sample, two compone
现在我已经开始掌握相反的情况了,尽管我正在试图找出什么是当一个接口可以被使用时的优势。很明显我漏掉了什么。
下面是c#4示例
class Dog : Animal {
public Dog(string name) : base(name) { }
}
class Animal {
string _name;
public Animal(string name) {
_name = name;
}
public void Walk() {
Co