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2013-05-23 12:21
求翻译：where s= =sit. This term is just a byproduct of applying the Kalman filtering equations to the sufficient statis-tics μit−1, ,Πit−1 1with the parameter set χs s=(As,Cs,Qs,Rs). The overall algorithm is shown in Figure 5.5. Note that we can use this algorithm even if St tis not discrete.是什么意思？ 待解决
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where s= =sit. This term is just a byproduct of applying the Kalman filtering equations to the sufficient statis-tics μit−1, ,Πit−1 1with the parameter set χs s=(As,Cs,Qs,Rs). The overall algorithm is shown in Figure 5.5. Note that we can use this algorithm even if St tis not discrete.
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
其中s = =坐。
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2013-05-23 12:23:18
其中,S==坐。 这种说法只是一个副产品的应用卡尔曼滤波方程充分静态的抽搐μit-1、πit-1 1的参数设置χs S=(如,CS、QS、RS)。 整个算法是在图5.5所示。 请注意,我们可以使用此算法即使ST TIS不是离散的。
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2013-05-23 12:24:58
那里s= =sit。 这个期限是运用Kalman过滤的等式副产物于足够的统计μit−1， Πit−1 1with参量集合χs s=(和， Cs， Qs， Rs)。 整体算法在表5.5显示。 注意我们可以使用这种算法，即使St tis不分离。
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2013-05-23 12:26:38
正在翻译，请等待...
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2013-05-23 12:28:18
哪里 s = = 坐。这项条款是应用 Kalman 过滤等式到足够统计数字的只是一副产品？它-1，？参数设置的它-1 的 1with？s s =( 如， C， Qs， R)。总体算法在图 5.5 中被显示。请注意，我们可以使用这种算法即使街铁树不离散。
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