Přenos znalosti pro lineární systémy s omezeným šumem
Knowledge transfer for linear systems with bounded noise
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Eva Lainová
Supervisor
Kuklišová Pavelková Lenka
Opponent
Papež Milan
Field of study
Aplikované matematicko-stochastické metodyStudy program
Aplikace přírodních vědInstitutions assigning rank
katedra matematikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato práce popisuje a porovnává tři metody pro odhadování stavů, které využívají informace ze dvou nezávislých senzorů. Cílem všech tří metod je penalizovat méně přesné informace a zvýšit přesnost odhadu stavu lineárního systému s omezeným šumem. Výsledky odhadů jsou porovnány se simulovanými daty. Na dvou nezávislých senzorech jsou zaznamenána reálna data o poloze, rychlosti a zrychlení pohybujícího se objektu. Naměřená data jsou zpracována a všechny tři metody jsou otestovány na reálných datech. Na závěr jsou uvedeny výsledky experimentů pro simulovaná i reálná data. This Master's Thesis describes and compares three methods for state estimation which use information from two independent sensors. Linear system with bounded noise is considered. All methods aim to penalize less precise information to prevent negative transfer and increase estimation precision. Experiments are conducted on simulated data. Real data on position, speed and acceleration of a moving object are collected and processed. All estimation methods are applied on processed real data. The results of all experiments are presented.
Collections
- Diplomové práce - 14101 [152]