ਸੈਂਸਰ ਫਿ usion ਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਖਾਸ ਹੈ.

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਲਈ "ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਸੈਟ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਹਰ ਪਲ 'ਤੇ, ਆਖਰੀ ਪਲ ਤੋਂ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ (ਸਵੈ-ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ) ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਏਗੀ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਗੁਣਵਤਾ ਦਾ ਵੀ ਨਿਰਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ. ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਦੇ ਮਾਪੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮੁੱਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ.

ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਸੈਂਸਰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਚੰਗੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉਦੋਂ ਤਕ ਘੱਟ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ.

ਇਹ ਸਧਾਰਣ vating ਰਜਾ ਜਾਂ ਵੋਟਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੈਂਸਰਾਂ 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 ਮਾਰਮਨ ਫਾਈਨ ਅਤੇ ਬੇਸੀਅਨ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਣਿਤ ਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਸਬੂਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਟੂਲਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਜੋ ਕਿ ਅਸੀਂ "ਅੰਕੜਾ ਮਹੱਤਤਾ") ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਕਾਵਲਲੀ ਤੌਰ ਤੇ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸੈਂਸਰ ਫਿ usion ਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ 1000 ਵਾਰ ਦੀ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਬਦਲਾਅ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਦੇ b ਰਬਾਇਟਲ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਰਨ ਮਾਈਕਰੋਕਰੋਲਰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ.