ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਆਮ ਹੈ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਮੂਲ ਹਰ ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਲਈ "ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਰ ਪਲ 'ਤੇ, ਆਖਰੀ ਪਲਾਂ ਦੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ (ਸਵੈ-ਜੋੜਨ) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਵੀ ਨਿਰਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਦੇ ਮਾਪੇ ਗਏ ਮੁੱਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮੁੱਲ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੋਵੇਗਾ।

ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਸੰਭਵ ਦੱਸਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਕੁਝ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਔਸਤ ਜਾਂ ਵੋਟਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੈਂਸਰ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਡਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ। ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਕੋਈ ਚੰਗਾ ਕਾਰਨ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਹਨੇਰੇ ਪਲ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ ਅਤੇ ਬਾਏਸੀਅਨ ਤਰਕ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਸਬੂਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਜੋ ਕਿ ਅਸੀਂ "ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ" ਦਾ ਆਧਾਰ ਵੀ ਹਨ)।

ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਕਾਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ 1000 ਗੁਣਾ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤੱਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਕਾਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਪੁਲਾੜ ਸੈਟੇਲਾਈਟਾਂ ਦੇ ਔਰਬਿਟਲ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।