Motorblog
Da die Beiträge zum Kalman Filter (Teil1 und Teil2) sowie der Beitrag zum Extended Kalman Filter die am Häufigsten gelesenen des Motorblogs sind, habe ich zum Extended Kalman Filter noch mal einen etwas detaillierteren Screencast aufgezeichnet, welcher recht ausführlich erläutert, wie dieser aufgesetzt wird und arbeitet.
Extended Kalman Filter with CTRV Vehicle Model in Python from Paul Balzer on Vimeo.
Ein Thema, was mich schon lange beschäftigt, was aber wahrscheinlich die wenigsten Menschen überhaupt interessieren dürfte, möchte ich in diesem Beitrag mal abhandeln. Es geht dabei um das Differenzieren verrauschter Signale. Da stellt sich natürlich die Frage: Wo kommt so etwas überhaupt vor? An unglaublich vielen Stellen kommt das vor. Immer wenn man von einer gemessenen Größe auf eine andere schließen möchte, welche differenziellen Zusammenhang hat. Beispielsweise bei der Leistungsmessung auf einem Rollenleistungsprüfstand oder wenn man aus Positionsangaben einer GPS Messung die Geschwindigkeit berechnen möchte oder oder oder.
