Розроблено послідовний рекурсивний алгоритм фільт ра Калмана для фільтрації даних в області шумів від мінних від гаусовського розподілу для використання у вимірювальній техніці. Відмінною рисою розробле ного алгоритму фільтра Калмана для фільтрації да них з негаусовськими шумами є відсутність необхідно сті апріорного визначення статистичних характерис тик шуму. Була перевірена працездатність розробленої мето дики фільтрації Калмана шляхом обробки різних законів розподілу: шумів Коші, Парето, нормального і логістично го розподілів. Ефективність розробленої методики філь трації підтверджується шляхом застосування фільтра при обробці експериментальних даних з різними законами розподілу шумів. Проведено апробацію розробленої мето дики фільтрації Калмана для даних, отриманих експери ментально з урахуванням суперпозиції законів розподілу шумів. Апріорна оцінка помилки фільтрації при кількості ітерацій більше 30 прагне до нуля. Розроблена методика фільтрації з використанням фільтра Калмана може бути використана при прове денні метрологічної атестації засобів вимірювальної техніки в умовах підприємства. В цій ситуації можливе зашумлення вимірювальної інформації різними шумами, в тому числі і тими, що не підкоряються закону розпо ділу Гауса. Фільтр може бути використаний при оброб ці даних систем контролю параметрів стану, що реалі зуються за принципом порогового контролю величини. Прикладним аспектом використання отриманого нау кового результату є можливість розширення області застосування класичного фільтра Калмана в вимірю вальній техніці. Це становить передумови для розробки універсального алгоритму фільтрації з використанням фільтра Калмана Ключові слова: фільтр Калмана, рекурсивний алго ритм, Python, негауссовских шум, закон розподілу
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.