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 44

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:

ให้เราประเมินข้อมูลการวัดที่เก็บรวบรวมโดยใช้ตัวกรองคาลมาน
เนื่อง (รูปที่ 6)
เสียงที่มีผลต่อการวัดที่ถูก
กรองออกหลังจากได้รับข้อมูลการวัดการประมวลผลโดย
ตัวกรองคาลมานต่อเนื่อง ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่า
ข้อมูลสูญหายในระหว่างขั้นตอนของการส่งข้อมูลอาจจะเป็น 44

เรียกคืนบางส่วนจากตัวกรองคาลมาน ในกรณีที่อีกต่อไป
การส่งข้อมูล (รูปที่ 6 เซ็นเซอร์ 1) ข้อมูลที่หายไปโดย
ตัวกรองคาลมานไม่สามารถเรียกคืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ให้เราประเมินราคาโดยใช้การรวบรวมข้อมูลวัด
กรอง Kalman แยกกัน (Fig. 6)
เสียงที่มีผลต่อการวัดถูก
ถูกกรองออกหลังจากได้รับข้อมูลการประเมินที่ดำเนินการโดย
กรอง Kalman แยกกัน ผลได้รับแสดงว่า
ข้อมูลสูญหายระหว่างการส่งผ่านข้อมูลอาจ 44

บางส่วนคืนค่า โดยตัวกรอง Kalman ได้ ในกรณีต่อไป
ส่งผ่านข้อมูล (Fig. 6 เซ็นเซอร์ 1), ข้อมูลสูญหายโดยการ
กรอง Kalman ไม่สามารถคืนค่าได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปล่อยให้เราประเมินผลข้อมูลการวัดการเก็บรวบรวมการใช้
แบบแยกต่างหาก kalman แผ่นกรอง(รูปที่ 6 )
เสียงรบกวนที่มีอิทธิพลต่อการวัดที่เป็นแผ่นกรอง
ที่กรองออกมาหลังจากได้รับข้อมูลการวัดดำเนินการโดย kalman
ที่แยกต่างหาก ผลที่ได้รับแสดงให้เห็นว่า
ข้อมูลที่สูญหายในระหว่างขั้นตอนการส่งข้อมูลอาจจะเป็น 44

บางส่วนได้รับการปรับปรุงโดยตัวกรอง kalman ได้ ในกรณีของสัญลักษณ์
การส่งข้อมูล(รูปที่ 6 เซนเซอร์ 1 )ข้อมูลที่หายไปโดยตัวกรอง
kalman ที่ไม่สามารถกู้คืนได้