僕はポケットに物を入れたくない派なんです。たまたま凄くいい物を見つけました。CROSSBODY PHONE CASEです。超かっこよくないですか?欲しいですけど高いので自作しようと思います。
g-h Filter
本日のテーマはg-hフィルタです。本当はカルマンフィルターについて書きたかったんですけど、やはりステップバイステップでやっていこうと思いましてまずはg-hフィルタです。An alpha beta filter (also called alpha-beta filter, f-g filter or g-h filter[1]) is a simplified form of observer for estimation, data smoothing and control applications. It is closely related to Kalman filters and to linear state observers used in control theory. Its principal advantage is that it does not require a detailed system model.https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_beta_filter簡単にいうとg-hフィルタとは、ノイズの乗った時系列データを推定するためのアルゴリズムです。 ちなみにgとhは共にハイパーパラメータになります。ghフィルタでは用語がややこしいのでまずはそれについて説明します、下の図をみてください。(記事の最後に導出します)

- Estimation: PredictionとMeasurementを使った新しいPrediction的な
- Prediction: 予測値
- Measurement: 実測値つまりデータ
- Kalman Gain: 更新されているパラメータ的な
- Residual: (Measurement – Prediction)の値、予測誤差的な




ハイパラの変化と挙動
先ほど、ghは共にハイパーパラメータと言いました。ハイパーパラメータについてはこちらへ。まずはgの挙動をみましょう。

