hugohadfield/kalmangrad
این پروژه یک ابزار هوشمند برای محاسبهٔ مشتقات مرتبهٔ بالا (تا مرتبهٔ N) از داده‌های سری زمانی است که به‌صورت غیریکنواخت نمونه‌برداری شده‌اند.
برخلاف روش‌های معمول که نیاز به فاصلهٔ منظم بین داده‌ها دارند، این ابزار با استفاده از فیلتر کالمن، مشتقات را به‌صورت نرم و دقیق تخمین می‌زند.
کاربرد:
این ابزار زمانی مفید است که داده‌های شما دارای فاصلهٔ زمانی نامنظم هستند — مثل داده‌های حسگرهای واقعی، پزشکی، یا داده‌های مالی که همیشه در بازه‌های منظم ثبت نمی‌شوند.
با kalmangrad می‌تونید بدون نیاز به درون‌یابی، مشتقات اول، دوم یا حتی بالاتر (مثل سرعت، شتاب و...) رو به‌صورت پایدار و دقیق به دست بیارید.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی داده‌های شما:
فاصلهٔ زمانی نامنظم دارند
نویز دارند و نیاز به فیلتر کردن دارید
به مشتقات مرتبهٔ بالا نیاز دارید (مثلاً برای مدل‌سازی دینامیکی)
نمی‌خواید از روش‌های درون‌یابی ناپایدار استفاده کنید
چند مثال از موارد استفاده:
محاسبهٔ شتاب واقعی یک وسیلهٔ نقلیه از روی موقعیت‌های نامنظم ثبت‌شده با GPS
تحلیل سیگنال‌های بیولوژیکی مثل قلب یا مغز که نمونه‌برداری منظم ندارند ️
بررسی نرخ تغییرات قیمت در بازارهای مالی با داده‌های ناهمگن
استفاده در رباتیک برای تخمین سرعت و شتاب از حسگرهای ناهمزمان
- ##time
- ##kalman
- ##derivative
- ##data
- ##signal
- ##noisy
- ##non
- ##robotics
- ##finance
- ##biomedical