Cuando va a un filtro de Kalman dar mejores resultados que la media móvil simple?

Question

Recientemente he aplicado un filtro de Kalman en el simple ejemplo de medición de partículas posición con una muestra aleatoria de la velocidad y la aceleración. He encontrado que el filtro de Kalman funcionaba bien, pero luego me pregunté ¿cuál es la diferencia entre este y solo haciendo una media móvil? He encontrado que si he utilizado una ventana de alrededor de 10 muestras de que la media móvil superaron el filtro de Kalman y estoy tratando de encontrar un ejemplo de cuando se utiliza un filtro de Kalman tiene una ventaja de sólo el uso de la media móvil.

Me siento como un promedio móvil es mucho más intuitivo que el filtro de Kalman y se puede aplicar ciegamente a la señal sin preocuparse por el espacio de estado del mecanismo. Me siento como que me falta algo fundamental aquí, y agradecería cualquier ayuda que alguien podía ofrecer.

Answer 1

He encontrado que el uso de los parámetros originales que he utilizado para la configuración del problema, la media móvil fue un mejor desempeño, pero cuando comencé a jugar con los parámetros que definen mi modelo dinámico he encontrado el Filtro de Kalman fue mucho mejor rendimiento. Ahora que tengo algo de configuración para ver los efectos de los parámetros de juego creo que voy a obtener una mejor intuición de lo que exactamente está sucediendo. Gracias a los que contestaron y lo siento si mi pregunta era/es vaga.