ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರತಿ ಸಂವೇದಕಕ್ಕೆ "ನಂಬಿಕೆ" ಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ತಿರುಳು. ಪ್ರತಿ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಊಹೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು (ಸ್ವಯಂ-ಸೇರಿಸುವಿಕೆ) ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಕೊನೆಯ ಕ್ಷಣದ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದಕದ ಮುನ್ಸೂಚಿತ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಮೌಲ್ಯದ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದರರ್ಥ ಸಂವೇದಕವು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಸಂಭವವಾದದ್ದನ್ನು ಹೇಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಸಂವೇದಕದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಮತ್ತೆ ಅರ್ಥವಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವವರೆಗೆ ಕೆಲವು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು ಸರಳವಾದ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮತದಾನಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂವೇದಕಗಳು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಒಬ್ಬರು ಒಳ್ಳೆಯ ಕಾರಣವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅದು ಡಾರ್ಕ್ ಕ್ಷಣದ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಚೈನ್ ಮತ್ತು ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಗಣಿತದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವರ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ವಿಜ್ಞಾನವು ಸ್ವತಃ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ (ಅವುಗಳು ನಾವು "ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವ" ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ).

ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೆಲವು ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ 1000 ಬಾರಿ ವೇಗದಲ್ಲಿ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಾರವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ಕಾವ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ದಶಕಗಳಿಂದ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಉಪಗ್ರಹಗಳ ಕಕ್ಷೆಯ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಮೈಕ್ರೊಕಂಟ್ರೋಲರ್‌ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರಣ, ಅವು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ.