THE KALMAN FILTER - переклад на Українською

• фільтр калмана
• фільтру калмана

Приклади вживання The kalman filter Англійська мовою та їх переклад на Українською

As computed by the Kalman filter is referred to as the Riccati variable.
Обчислювана фільтром Калмана, що згадується як змінна Ріккаті[en].

The Kalman filter, the linear-quadratic regulator
Фільтр Калмана, лінійно-квадратичний регулятор

The Kalman filter can be presented as one of the simplest dynamic Bayesian networks.
Фільтр Калмана може бути представлено як одну з найпростіших динамічних баєсових мереж.

update steps of the Kalman filter written probabilistically.
стадії передбачення та уточнення фільтру Калмана записуються ймовірнісно.

The Kalman filter can be considered to be one of the most simple dynamic Bayesian networks.
Фільтр Калмана може бути представлено як одну з найпростіших динамічних баєсових мереж.

The Kalman filter, the linear-quadratic regulator
Фільтр Калмана, лінійно-квадратичний регулятор

Together with the linear-quadratic regulator(LQR), the Kalman filter solves the linear-quadratic-Gaussian control problem(LQG).
Поряд з лінійно-квадратичним регулятором[en](англ. LQR), фільтр Калмана розв'язує задачу лінійно-квадратичного ґаусового керування[en](англ. LQG).

However, by combining a series of measurements, the Kalman filter can estimate the entire internal state.
Однак, комбінуючи послідовності вимірювань, фільтр Калмана може оцінювати весь внутрішній стан.

In the prediction step, the Kalman filter produces estimates of the current state variables,
На кроці передбачення фільтр Калмана видає оцінки змінних поточного стану,

In this example, the Kalman filter can be thought of as operating in two distinct phases:
У цьому прикладі фільтр Калмана можна розглядати як такий, що працює у дві окремі фази:

the Bayes filter becomes equal to the Kalman filter.
то фільтр Баєса стає рівним фільтрові Калмана.

More formally, the Kalman filter operates recursively on streams of noisy input data to produce a statistically optimal estimate of the underlying system state.
Формальніше, фільтр Калмана працює рекурсивно на потоках зашумлених вхідних даних, і видає статистично оптимальну оцінку базового станусистеми[en].

The Kalman Filter is the optimal linear estimate for linear system models with additive independent white noise in both the transition
Фільтр Калмана є оптимальною оцінкою для моделей лінійних систем з додатковим незалежним білим шумом як у системі переходу,

Practical implementation of the Kalman Filter is often difficult due to the difficulty of getting a good estimate of the noise covariance matrices Qk and Rk.
Практична реалізація фільтру Калмана часто ускладнюється важкістю отримання гарної оцінки матриць коваріацій шумів Qk та Rk.

The Kalman Filter is an effective recursive filter that helps to estimate the internal state of the linear dynamic system that consists of a series of noisy measurements.
Фільтр Калмана є ефективним рекурсивним фільтром, що оцінює внутрішній стан лінійної динамічної системи з послідовності зашумлених вимірювань.

This means that the Kalman filter works recursively the entire history- of a system's state to calculate a new state.">
Це означає, що фільтр Калмана працює рекурсивно,

thus the subscripts are dropped, but the Kalman filter allows any of them to change each time step.
й тому індекси пропущено, але фільтр Калмана дозволяє будь-якій з них змінюватися на кожному такті.

However, when using the Kalman filter to estimate the state x,
Однак, коли фільтр Калмана використовується для оцінки стану x,

This means that the Kalman filter works recursively the entire history, of a system's state to calculate a new state.">
Це означає, що фільтр Калмана працює рекурсивно,

However, when the Kalman filter is used to estimate the state x,
Однак, коли фільтр Калмана використовується для оцінки стану x,