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authorfabioviecelli <80270098+fabioviecelli@users.noreply.github.com>2021-09-11 15:55:41 +0200
committerfabioviecelli <80270098+fabioviecelli@users.noreply.github.com>2021-09-11 15:55:41 +0200
commit326f8d5b9f12c443f9a9d5aec4b867dde62bc370 (patch)
treefaf56207aeb6fb5aedafcc091e0444d02980fee4
parentUpdate Teil_Fabio.tex (diff)
downloadSeminarMatrizen-326f8d5b9f12c443f9a9d5aec4b867dde62bc370.tar.gz
SeminarMatrizen-326f8d5b9f12c443f9a9d5aec4b867dde62bc370.zip
Update Teil_Fabio.tex
-rw-r--r--buch/papers/erdbeben/Teil_Fabio.tex8
1 files changed, 8 insertions, 0 deletions
diff --git a/buch/papers/erdbeben/Teil_Fabio.tex b/buch/papers/erdbeben/Teil_Fabio.tex
index 48ec054..653470a 100644
--- a/buch/papers/erdbeben/Teil_Fabio.tex
+++ b/buch/papers/erdbeben/Teil_Fabio.tex
@@ -147,9 +147,16 @@ Nebst dem bemerken wir eine grössere Auslenkung der Position, die wir auf die h
\end{center}
\end{figure}
+<<<<<<< Updated upstream
+=======
+
+
+
+>>>>>>> Stashed changes
\subsection{Verstärkung des Prozessrauschens}
Falls wir unseren Seismographen in der Nähe einer grösseren Stadt aufstellen, so müssen wir aufgrund der Vibrationen mit einem stärkeren Prozessrauschen rechnen.
Dieses Rauschen beeinflusst die Varianzen der Position und Geschwindigkeit in der Matrix $Q$.
+\ref{erdbeben:Wahrscheinlichkeit}
Aus diesem Grund erhöhen wir die Standardabweichungen in der Matrix $Q$ um den Faktor $100$.
Die Auswertung in Abbildung~\ref{erdbeben:fig:prozessrauschen-geaendert} zeigt auf, dass das Kalman-Filter die Schätzung der Kraft nur gering an den Messwerten anpasst.
Die Theorie dazu haben wir im Kapitel \nameref{Wahrscheinlichkeit} angeschaut.
@@ -163,6 +170,7 @@ Die Theorie dazu haben wir im Kapitel \nameref{Wahrscheinlichkeit} angeschaut.
\end{figure}
\subsection{Verstärkung des Messrauschens}
+\ref{erdbeben:Wahrscheinlichkeit}
Als letztes verstärken wir das Messrauschen um den Faktor $100$ und belassen wieder den Rest wie im Standardfall.
Wie man eigentlich schon erwarten kann, zeigt uns die Abbildung~\ref{erdbeben:fig:messrauschen-geaendert}, dass das Signal des Messsensors vom Messrauschen gestört wird.
Weil die Messung somit ungenau wird, kann das Kalman-Filter nicht mehr genau arbeiten und produziert einen ungenauen Output.