Let us evaluate measurement data co

Let us evaluate measurement data collected using the discrete Kalman filter (Fig. 6).

The noise that influences the measurements was filtered out after obtaining measurement data processed by
the discrete Kalman filter. The results obtained show that data lost during the process of data transmission may be
partially restored by the Kalman filter. In case of longer data transmission (Fig. 6, sensor 1), the data lost by the
Kalman filter cannot be restored.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ให้เราประเมินข้อมูลการวัดที่เก็บรวบรวมโดยใช้ตัวกรองคาลมานต่อเนื่อง (รูปที่ 6)

เสียงที่มีผลต่อการวัดที่ถูกกรองออกมาหลังจากที่ได้รับข้อมูลการวัดการประมวลผลโดย
ตัวกรองคาลมานต่อเนื่อง ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลที่หายไปในระหว่างขั้นตอนของการส่งข้อมูลอาจจะเป็น
เรียกคืนบางส่วนจากตัวกรองคาลมาน ในกรณีของการส่งข้อมูลอีกต่อไป (รูปที่ 6เซ็นเซอร์ 1) ข้อมูลที่หายไปโดย
ตัวกรองคาลมานไม่สามารถเรียกคืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ให้เราประเมินประเมินข้อมูลที่เก็บรวบรวมโดยใช้ตัวกรอง Kalman แยกกัน (Fig. 6)

เสียงรบกวนที่มีผลต่อการประเมินถูกกรองออกหลังจากได้รับข้อมูลการประเมินที่ดำเนินการโดย
กรอง Kalman แยกกัน ดูที่ข้อมูลสูญหายระหว่างการส่งผ่านข้อมูลอาจ ได้รับผลลัพธ์
บางส่วนคืนค่า โดยตัวกรอง Kalman ในกรณีที่ส่งข้อมูลยาว (Fig. 6 เซ็นเซอร์ 1), ข้อมูลสูญหายโดยการ
กรอง Kalman ไม่สามารถคืนค่าได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปล่อยให้เราประเมินผลข้อมูลการวัดการเก็บรวบรวมการใช้แยกต่างหาก kalman แผ่นกรอง(รูปที่ 6 )

เสียงรบกวนที่มีอิทธิพลต่อการวัดที่เป็นที่กรองออกมาหลังจากได้รับข้อมูลการวัดดำเนินการโดยตัวกรอง kalman
ที่แยกต่างหาก ผลที่ได้รับแสดงให้เห็นว่าข้อมูลที่สูญหายในระหว่างขั้นตอนการส่งข้อมูลอาจ
บางส่วนได้รับการปรับปรุงโดยตัวกรอง kalman ได้ ในกรณีที่มีการส่งข้อมูลได้(รูปที่ 6เซนเซอร์ 1 )ข้อมูลที่หายไปโดยตัวกรอง
kalman ที่ไม่สามารถกู้คืนได้