ಸಂವೇದನಾ ಸಮ್ಮಿಳನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರತಿ ಸಂವೇದಕಕ್ಕೆ "ನಂಬಿಕೆ" ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ತಿರುಳು. ಪ್ರತಿ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಕೊನೆಯ ಕ್ಷಣದಿಂದ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ess ಹೆಯನ್ನು (ಸ್ವಯಂ-ಆವಿಷ್ಕಾರ) ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Sens ಹಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕದ ಅಳತೆ ಮೌಲ್ಯದ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು output ಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದರರ್ಥ ಸಂವೇದಕವು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಸಂಭವವಾದದ್ದನ್ನು ಹೇಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಸಂವೇದಕದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಕೆಲವು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಸರಳ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮತದಾನಕ್ಕಿಂತ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂವೇದಕಗಳು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಎಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಒಬ್ಬರು ಒಳ್ಳೆಯ ಕಾರಣವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೂ, ಅದು ಡಾರ್ಕ್ ಆ ಕ್ಷಣದ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾರ್ಕೊವ್ ಚೈನ್ ಮತ್ತು ಬೇಸಿಯನ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಗಣಿತದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ess ಹೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಧನಗಳು ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ (ಇದು ನಾವು "ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವ" ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ).

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

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಉಪಗ್ರಹಗಳ ಕಕ್ಷೀಯ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದಶಕಗಳಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಮೈಕ್ರೊಕಂಟ್ರೋಲರ್‌ಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅವು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ.