Pull to refresh
9
0
Павел Смокотнин @psmokotnin

Программист

Send message

Фильтр Калмана

Reading time10 min
Views417K


В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.
Читать дальше →
Total votes 178: ↑173 and ↓5+168
Comments84

3. Частотные характеристики звеньев и систем автоматического управления. ч. 3.2 Простейшие типовые звенья

Reading time6 min
Views36K

Лекции по курсу «Управление Техническими Системами» читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки» факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность!


Данные лекции готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.


В предыдущих сериях:
1. Введение в теорию автоматического управления.
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 — 2.3, 2.3 — 2.8, 2.9 — 2.13.
3. ЧАСТОТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ (РЕГУЛИРОВАНИЯ).
3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ.


Тема сегодняшней статьи:
3.2. Типовые звенья систем автоматического управления (регулирования). Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья.

Хочешь вкусить плодов познания? — Грызи гранит науки!



Читать дальше →
Total votes 16: ↑10 and ↓6+4
Comments22

Можно ли сложить N чисел типа double наиболее точно?

Reading time13 min
Views27K

В предыдущих сериях…


Прошлая статья рассказала о двух способах сложения двух двоичных чисел с плавающей запятой без потери точности. Чтобы добиться этого, мы представили сумму c=a+b в виде двух чисел (s,t)=a+b, причём таких, что s — наиболее близкое к a+b точно-представимое число, а t=(a+b)-s — это отсекаемая в результате округления часть, составляющая точную погрешность. У читателей был вопрос: а можно ли достаточно точно сложить массив чисел типа double? Оказывается, можно! Но только, вероятно, не всегда и не абсолютно… и не алгоритмом Кэхэна, который тогда вспоминали в комментариях. За подробностями прошу под кат, где мы и найдём приложение тому, о чём я рассказал в прошлый раз.


Total votes 76: ↑76 and ↓0+76
Comments45

Новостной дайджест событий из мира FPGA/ПЛИС — №005 (2020_09)

Reading time5 min
Views3.7K

Здравствуйте, друзья.

Возвращаемся к публикации последних событий из мира FPGA/ПЛИС. Ниже приведены несколько ссылок на новости, анонсы, вебинары, воркшопы, туториалы, видео и тд. Подобные новостные дайджесты есть, например, на хабе про php, почему бы и не сделать что-то подобное и для ПЛИС?



Подробности в конце статьи :)
Читать дальше →
Total votes 24: ↑23 and ↓1+22
Comments3

Оконные функции своими руками

Reading time10 min
Views18K
В цифровой обработке сигналов оконные функции широко используются для ограничения сигнала во времени и их названия хорошо известны всем, кто так или иначе сталкивался с дискретным преобразованием Фурье: Ханна, Хэмминга, Блэкмана, Харриса и прочие. Но являются ли они достаточными, можно ли придумать что-то новое и есть ли в этом смысл?

В этой статье мы рассмотрим вывод оконной функции с новыми свойствами, используя Wolfram Mathematica. Предполагается также, что читатель имеет общие представления о цифровой обработке сигналов в контексте обсуждаемого вопроса и как минимум знаком со статьёй из википедии.


Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0+23
Comments18

Создание аудиоплагинов, часть 1

Reading time9 min
Views85K
Все посты серии:
Часть 1. Введение и настройка
Часть 2. Изучение кода
Часть 3. VST и AU
Часть 4. Цифровой дисторшн
Часть 5. Пресеты и GUI
Часть 6. Синтез сигналов
Часть 7. Получение MIDI сообщений
Часть 8. Виртуальная клавиатура
Часть 9. Огибающие
Часть 10. Доработка GUI
Часть 11. Фильтр
Часть 12. Низкочастотный осциллятор
Часть 13. Редизайн
Часть 14. Полифония 1
Часть 15. Полифония 2
Часть 16. Антиалиасинг



Этот пост — первый из серии переводов руководства Мартина Финке о написании собственных аудиоплагинов.
Отличительной особенностью этого материала является отсутствие зависимости от формата плагина и платформы его использования. Внимание сфокусировано на общей структуре аудиоплагина. Затем алгоритмы оборачиваются в слой абстракции для сборки в форматы VST, VST3, AU, RTAS, AAX или в отдельное приложение.
Сам Мартин больше работает на Маке, но руководство содержит и все необходимые шаги для разработки на Windows.
Интересно? Тогда под кат!
Total votes 25: ↑24 and ↓1+23
Comments5

Супер-полное руководство по публикации в Microsoft Store

Reading time7 min
Views14K
Привет, хабр! У меня часто случаются подобные ситуации: занимаюсь чем-нибудь сложным и в какой-то момент вылезает ошибка. Начинаю искать проблему в, соответственно, замороченных вещах, часто делая то, что не надо. И так проблемы нарастают. А в конце оказывается, что неполадка была в чем-то простейшем, например, программу запускать нужно было от имени администратора. Я один такой? В любом случае, ниже мы делимся супер-полным руководством по публикации приложения в Microsoft Store на примере игры. Заглядывайте под кат, чтобы сохранять свое время!

Читать дальше →
Total votes 21: ↑20 and ↓1+19
Comments4

Проектирование оконных функций, суммирующихся в единицу с заданным уровнем перекрытия

Reading time6 min
Views12K
Существует ряд задач, в которых длительный по времени сигнал разбивается на сегменты, каждый из которых обрабатывается по отдельности. В частности, такой подход используется для анализа сигнала с помощью оконного преобразования Фурье, или наоборот, при синтезе; а также при спектральной обработке типа удаления шума, изменения темпа, нелинейной фильтрации, сжатии аудиоданных и других.

Сам процесс разбиения математически представляется умножением на некоторую весовую (оконную) функцию со смещением. Для самого простого окна — прямоугольного — это может выглядеть так:

Исходный сигнал:



Разбиения:


Читать дальше →
Total votes 28: ↑27 and ↓1+26
Comments21

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity