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Stet clita -kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit -amet. +\rhead{Erdbeben} +\section{Erdbebenmessung} +\subsection{Was ist ein Erdbeben} +Fabio +\subsection{Funktion eines Seismograph} +Um ein Erdbeben kenntlich zu machen, werden in der Regel Seismographen mit vielen Sensoren verwendet. +Ein Seismograph besteht im Grunde aus einer federgelagerten Masse. Wirkt eine Bodenerregung auf das Gerät ein, bleibt die gekoppelte Masse stehen aber das Gehäuse schwingt mit. +Relativbewegung des Bodens kann damit als Auslenkung im Zeitverlauf gemessen werden. +In modernen Seismographen wird die Bodenbewegung in alle Richtungen gemessen, sowohl Horizontal als auch Vertikal. +Wir konstruieren uns eine einfachere Version eines Seismographen mit eine Gehäuse, an dem zwei Federn und eine Masse befestigt ist. +Ein Sensor unter der Masse misst die Position, bzw. die Auslenkung der Feder und der Masse. +Dies bedeutet unser Seismograph kann nur in eine Dimension Messwerte aufnehmen. + +\begin{figure} + \begin{center} + \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Apperatur} + \caption{Aufbau des Seismographen mit Gehäuse, Masse, Federn und Sensor} + \end{center} +\end{figure} + +\subsection{Ziel} +Unser Seismograph misst nur die Position der Masse über die Zeit. +Wir wollen jedoch die Beschleunigung $a(t)$ des Boden bzw. die Kraft $f(t)$ welche auf das Gehäuse wirkt bestimmten. +Anhand dieser Beschleunigung bzw. der Krafteinwirkung durch die Bodenbewegung wird später das Bauwerk bemessen. +Dies bedeutet, die für uns interessante Grösse $f(t)$ wird nicht durch einen Sensor erfasst. +Jedoch können wir durch zweifaches ableiten der Positionsmessung $s(t)$ die Beschleunigung der Masse berechnen. +Das heisst: Die Messung ist zweifach Integriert die Kraft $f(t)$ + der Eigendynamik der Masse. +Um die Bewegung der Masse zu berechnen, müssen wir Gleichungen für unser System finden. + +\subsection{Systemgleichung} +Im Fall unseres Seismographen, kann die Differentialgleichung zweiter Ordnung einer gedämpften Schwingung am harmonischen Oszillator verwendet werden. +Diese lautet: +\begin{equation} +m\ddot s + 2k \dot s + Ds = f +\end{equation} +mit den Konstanten $m$ = Masse, $k$ = Dämpfungskonstante und $D$ = Federkonstante. +Um diese nun in die Systemmatrix umzuwandeln, wird die Differentialgleichung zweiter Ordnung substituiert: +\[ {x_1}=s \qquad +{x_2}=\dot s, \qquad\] +Somit entstehen die Gleichungenür die Position $s(t)$ der Masse : +\[ \dot {x_1} = {x_2}\] +und +\[ \dot x_2 = -\frac{D}{m} {x_1} -\frac{2k}{m} {x_2} + \frac{f} {m} \] für die Geschwindigkeit $v(t)$ der Masse. + +Diese können wir nun in der Form +\[ {x_3}=-\frac{D}{m} {s_1} -\frac{2k}{m} {s_2} + \frac{f} {m} \] +auch als Matrix-Vektor-Gleichung darstellen. +Dafür wird die Gleichung in die Zustände aufgeteilt. +Die für uns relevanten Zustände sind die Position der Masse, die Geschwindigkeit der Masse und die äussere Beschleunigung des ganzen System. +Dabei muss unterschieden werden, um welche Beschleunigung es sich handelt. +Das System beinhaltet sowohl eine Beschleunigung der Masse (innere Beschleunigung), als auch eine Beschleunigung der ganzen Apparatur (äussere Beschleunigung). +In unserem Fall wird die äusseren Beschleunigung gesucht, da diese der Erdbebenanregung gleich kommt. +\begin{equation} +\frac{d}{dt} \left(\begin{array}{c} {s_1} \\ {s_2} \end{array}\right) = \left( + \begin{array}{ccc} +0 & 1& 0 \\ +- \frac{D}{m} &-\frac{2k}{m} & \frac{1} {m}\\ +\end{array}\right) \left(\begin{array}{c} {s_1} \\ {s_2} \\ {s_3} \end{array}\right). +\end{equation} + +Durch Rücksubstituion ergibt sich: +\begin{equation} +\frac{d}{dt} \left(\begin{array}{c} s(t) \\ v(t) \end{array}\right) = \left( + \begin{array}{ccc} +0 & 1& 0 \\ +- \frac{D}{m} &-\frac{2k}{m} & \frac{1} {m}\\ +\end{array}\right) \left(\begin{array}{c} s(t)\\ v(t)\\ f(t) \end{array}\right). +\end{equation} +Wir wissen nicht wie sich die Kraft verhält. +Deshalb treffen wir die Annahme, das sich die Kraft über die Beobachtungszeit nicht verändert. +Diese unzutreffende Annahme wird später durch einen grossen Systemfehler kompensiert. +Da die Kraft unbekannt ist, wird die letzte Zeile mit Nullen gefüllt, denn genau diese Werte wollen wir. + + + + + + + + + diff --git a/buch/papers/erdbeben/teil1.tex b/buch/papers/erdbeben/teil1.tex index bb3bdd4..a4e2220 100644 --- a/buch/papers/erdbeben/teil1.tex +++ b/buch/papers/erdbeben/teil1.tex @@ -7,128 +7,107 @@ % teil2.tex -- Beispiel-File für teil2 % % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% +%% -\section{Kalman Filter} -\subsection{Geschichte} -Das Kalman Filter wurde 1960 von Rudolf Emil Kalman entdeckt und direkt von der NASA für die Appollo Mission benutzt. Der Filter kommt mit wenig Rechenleistung aus und war somit dafür geeignet die Rakete bei der Navigation zu unterstützen. Das Filter schätzt den Zustand eines Systems anhand von Messungen und kann den nächsten Zustand errechnen. Typische Anwendungen des Kalman-Filters sind die Glättung von verrauschten Daten und die Schätzung von Parametern und kommt heutzutage in jedem Satellit, Navigationssystem, Smartphones und Videospielen vor. -\subsection{Wahrscheinlichkeit} -Das Kalman-Filter schätzt den wahrscheinlichsten Wert zwischen zwei Normalverteilungen oder auch Gauss-Verteilung. Die eine Kurve zeigt die errechnete Vorhersage des Zustands, bzw. deren Normalverteilung. Die andere Kurve zeigt die verrauschte Messung des nächsten Zustand, bzw. deren Normalverteilung. Wie man am Beispiel dieser zwei Gauss-Verteilungen sehen kann, ist sowohl der geschätzte Zustand als auch der gemessene Zustand verteilt und haben unterschiedliche Standardabweichungen $\sigma$ und Erwartungswerte $\mu$. +\rhead{Kalman-Filter} +\section{Kalman-Filter} +Da wir die äussere Kraft nicht direkt messen können, benötigen wir ein Werkzeug, welches aus der gemessenen Position, die Krafteinwirkung auf unsere System schätzt. +Dies ist eine Typische Anwendung für den linearen Kalman-Filter. +Unser Ziel ist es, anhand der Messung die eigentlich interessante Grösse $f$ zu bestimmen. +Dabei wird durch eine deterministische Vorhersage, in dem der Zustand \cdot Eigendynamik des Systems gerechnet. +Die Idee dahinter ist, dass das Kalman-Filter die nicht-deterministische Grösse $f$ anhand der Messung und der Vorhersage zu bestimmen. +Für mehrere Dimensionen (x,y,z) würde der Pythagoras für das System benötigt werden. +Da sich der Pythagoras bekanntlich nicht linear verhält, kann kein lineares Kalman-Filter implementiert werden. +Da das Kalman-Filter besonders effektiv und einfach für lineare Abläufe geeignet ist, würde eine zweidimensionale Betrachtung den Rahmen dieser Arbeit sprengen. +Für ein nicht-lineares System werden Extended Kalman-Filter benötigt, bei denen die System-Matrix (A) durch die Jacobi-Matrix des System ersetzt wird. +Einfachheitshalber beschränken wir uns auf den linearen Fall, da dadurch die wesentlichen Punkte bereits aufgezeigt werden. + +\subsection{Geschichte} +Das Kalman-Filter wurde 1960 von Rudolf Emil Kalman entdeckt und direkt von der NASA für die Appollo Mission benutzt. Der Filter kommt mit wenig Rechenleistung aus und war somit dafür geeignet die Rakete bei der Navigation zu unterstützen. Das Filter schätzt den Zustand eines Systems anhand von Messungen und kann den nächsten Zustand errechnen. Eine typische Anwendungen des Kalman-Filters ist Glättung von verrauschten Daten und die Schätzung von Parametern. Dies kommt heutzutage in jedem Satellit, Navigationssystem, Smartphones und Videospielen vor. + +\subsection{Wahrscheinlichkeit} +Das Kalman-Filter schätzt den wahrscheinlichsten Wert zwischen Normalverteilungen. +Dies bedeutet, das Filter schätzt nicht nur den Mittelwert, sondern auch die Standartabweichung. +Da Normalverteilungen dadurch vollständig definiert sind, schätzt ein Kalman-Filter die gesamte Verteilungsfunktion des Zustandes. +Die eine Funktion zeigt die errechnete Vorhersage des Zustands, bzw. deren Normalverteilung. +Die andere Funktion zeigt die verrauschte Messung des nächsten Zustand, bzw. deren Normalverteilung. +Wie man am Beispiel der Gauss-Verteilungen unten sehen kann, ist sowohl der geschätzte Zustand als auch der gemessene Zustand normalverteilt und haben dementsprechend unterschiedliche Standardabweichungen $\sigma$ und Erwartungswerte $\mu$. \begin{figure} \begin{center} \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve2.pdf} - \caption{System} + \caption{Zwei Normalerteilungen; Die eine Funktion zeigt die Vorhersage, die andere die Messung} \end{center} \end{figure} - -Um eine genauere Schätzung des Zustandes zu machen, wird nun ein Wert zwischen den beiden Verteilungen gesucht. An diesem Punkt wird nun eine Eigenschaft ausgenutzt. Durch das Multiplizieren zweier Normalverteilungen entsteht eine neue Normalverteilung. - +Um eine genauere Schätzung des Zustandes zu machen, wird nun ein Wert zwischen den beiden Verteilungen berechnet. +Nun wird eine Eigenschaft der Normalverteilung ausgenutzt. Durch das Multiplizieren zweier Normalverteilungen entsteht eine neue Normalverteilung. Wir haben eine Normalverteilung der Vorhersage: -\begin{equation} -{y_1}(x;{\mu_1},{\sigma_1})=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1^2}}\quad e^{-\frac{(x-{\mu_1})^2}{2{\sigma_1}^2}} -\end{equation} -und für die Messung: -\begin{equation} -{y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2^2}}\quad e^{-\frac{(x-{\mu_2})^2}{2{\sigma_2}^2}}. -\end{equation} +\[ {y_1}(x;{\mu_1},{\sigma_1})=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1^2}}\quad e^{-\frac{(x-{\mu_1})^2}{2{\sigma_1}^2}} \] +und der Messung: +\[ {y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2^2}}\quad e^{-\frac{(x-{\mu_2})^2}{2{\sigma_2}^2}}. \] -Diesen werden nun Multipliziert und durch deren Fläche geteilt um sie wieder zu Normieren: -\begin{equation} -{y_f}(x;{\mu_f},{\sigma_f})=\frac{ \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1^2}}e^{-\frac{(x-{\mu_1})^2}{2{\sigma_1}^2}} \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2^2}}e^{-\frac{(x-{\mu_2})^2}{2{\sigma_2}^2}}}{\int {y_1}*{y_2} dx\,} -\end{equation} - -Dadurch gleicht sich die neue Kurve den anderen an. Interessant daran ist, dass die fusionierte Kurve sich der genauere Normal-Verteilung anpasst. ist ${\sigma_2}$ klein und ${\sigma_1}$ gross, so wird sich die fusionierte Kurve näher an ${y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})$ begeben. Sie ist also gewichtet und die best mögliche Schätzung. - - -\begin{figure} - \begin{center} - \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve3.pdf} - \caption{System} - \end{center} -\end{figure} - -Was in 2 Dimensionen erklärt wurde, funktioniert auch in mehreren Dimensionen. Dieses Prinzip mach sich der Kalman Filter zu nutze, und wird von uns für die Erdbeben Berechnung genutzt. +Diesen werden nun Multipliziert und durch deren Fläche geteilt um sie wieder zu Normieren: +\[ +{y_f}(x;{\mu_f},{\sigma_f})=\frac{ \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1^2}}e^{-\frac{(x-{\mu_1})^2}{2{\sigma_1}^2}} \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2^2}}e^{-\frac{(x-{\mu_2})^2}{2{\sigma_2}^2}}}{\int {y_1}\cdot{y_2} dx\,} + \] +Diese Kombination der beiden Verteilungen resultiert wiederum in einer Normalverteilung +\[ {y_f}(x; {\mu_f}, {\sigma_f}) = {y_1}(x;{ \mu_1},{ \sigma_1}) {\cdot y_2}(x; {\mu_2}, {\sigma_2}), \] +mit Erwartungswert +\[ \mu_f = \frac{\mu_1\sigma_2^2 + \mu_2 \sigma_1^2}{\sigma_1^2 + \sigma_2^2} \] +und Varianz +\[ \sigma_f^2 = \frac{\sigma_1^2 \sigma_2^2}{\sigma_1^2 + \sigma_2^2}. \] +Dadurch gleicht sich die neue Kurve den anderen an. Interessant daran ist, dass die fusionierte Kurve sich der genauere Normal-Verteilung anpasst. +Ist ${\sigma_2}$ klein und ${\sigma_1}$ gross, so wird sich die fusionierte Kurve näher an ${y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})$ begeben. +Sie ist also gewichtet und die best mögliche Schätzung. -\section{Aufbau} -Um ein Erdbeben kenntlich zu machen werden in der Regel Seismographen mit vielen Sensoren verwendet. -Ein Seismograph besteht im Grunde aus einer federgelagerten Masse. Wirkt eine Bodenerregung auf das Gerät ein, bleibt die gekoppelte Masse stehen und das Gehäuse schwingt mit.Relativbewegung des Bodens kann damit als Längenänderung im Zeitverlauf gemessen werden. In modernen Seismographen wird die Bodenbewegung in alle Richtungen gemessen, sowohl Horizontal als auch Vertikal. -Wir konstruieren uns eine einfachere Version eines Seismographen, welcher rein mechanisch funktioniert. Zudem kann er nur in eine Dimension Messwerte aufnehmen. Würde das System ausgebaut werden, um alle Horizontalbewegungen aufzunehmen, würde der Verwendung des Kalman-Filters zu kompliziert werden. Für zwei Dimensionen (x,y) würde der Pythagoras für das System benötigt werden. Da sich der Pythagoras bekanntlich nicht linear verhält, kann kein lineares Kalman-Filter implementiert werden. Da das Kalman-Filter besonders effektiv und einfach für lineare Abläufe geeignet ist, würde eine Zweidimensionale Betrachtung den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Für ein nicht-lineares System werden Extended Kalman-Filter benötigt, bei denen die System-Matrix (A) durch die Jacobi-Matrix des System ersetzt wird. Einfachheitshalber beschränken wir uns aber auf den linearen Fall, da dadurch die wesentlichen punkte bereits aufgezeigt werden. \begin{figure} \begin{center} - \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Apperatur} - \caption{System} + \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve3.pdf} + \caption{Durch das Multiplizieren der blauen und der orangen Verteilung entsteht die die rote, optimale Funktion} \end{center} \end{figure} +Was in 2 Dimensionen erklärt wurde, funktioniert auch in mehreren Dimensionen. +Dieses Prinzip mach sich das Kalman Filter zu nutze, und wird von uns für die Erdbeben Berechnung genutzt. -\section{Systemgleichung} -Da das Kalman-Filter zum Schätzen des nächsten Zustand verwendet wird, benötigt das Kalman-Filter eine Beschreibung der Systemdynamik. Im Fall unseres Seismographen, kann die Differentialgleichung zweiter Ordnung einer gedämpften Schwingung am harmonischen Oszillator verwendet werden. Diese lautet: -\begin{equation} -m\ddot x + 2k \dot x + Dx = f -\end{equation} -mit den Konstanten $m$ = Masse, $k$ = Dämpfungskonstante und $D$ = Federkonstante. - -Um diese nun in die Systemmatrix umzuwandeln, wird aus der Differentialgleichung zweiter Ordnung durch die Substitution
\[ {x_1}=x, \qquad -{x_2}=\dot x, \qquad -{x_3}=\ddot x\qquad\]
erhalten wir die Differentialgleichung
\[ m{x_3}+ 2k{x_2} + D{x_1} = f.\]
Diese können wir nun in der Form
\[ {x_3}=-\frac{D}{m} {x_1} -\frac{2k}{m} {x_2} + \frac{f} {m} \]
auch als Matrix-Vektor-Gleichung darstellen.
- - -Dafür wird die Gleichung in die Zustände aufgeteilt. Die für uns relevanten Zustände sind die Position der Masse, die Geschwindigkeit der Masse und die äussere Beschleunigung des ganzen System. Dabei muss unterschieden werden, um welche Beschleunigung es sich handelt. Das System beinhaltet sowohl eine Beschleunigung der Masse bzw. Feder (innere Beschleunigung), als auch eine Beschleunigung der ganzen Apparatur (äussere Beschleunigung). In unserem Fall wird die äusseren Beschleunigung gesucht, da diese der Erdbeben Anregung gleich kommt. - - -\begin{equation} -\frac{d}{dt} \left(\begin{array}{c} {x_1} \\ {x_2} \end{array}\right) = \left( - \begin{array}{ccc} -0 & 1& 0 \\ -- \frac{D}{m} &-\frac{2k}{m} & \frac{1} {m}\\ -\end{array}\right) \left(\begin{array}{c} {x_1} \\ {x_2} \\ {x_3} \end{array}\right). -\end{equation} - -Durch die Rücksubstituion ergibt sich: -\begin{equation} -\frac{d}{dt} \left(\begin{array}{c} x(t) \\ v(t) \end{array}\right) = \left( - \begin{array}{ccc} -0 & 1& 0 \\ -- \frac{D}{m} &-\frac{2k}{m} & \frac{1} {m}\\ -\end{array}\right) \left(\begin{array}{c} x(t)\\ v(t)\\ f(t) \end{array}\right). -\end{equation} - - -Da die Kraft unbekannt ist, wird die letzte Zeile später mit Nullen bestückt, denn genau diese Werte wollen wir. - -\section{Kalman Filter} -Um den Kalman Filter zu starten, müssen gewisse Bedingungen definiert werden. In diesem Abschnitt werden die einzelnen Parameter/Matrizen erläutert und Erklärt, wofür sie nützlich sind. - +\section{Filter-Matrizen} +Um den Kalman Filter zu starten, müssen gewisse Bedingungen definiert werden. +In diesem Abschnitt werden die einzelnen Parameter und Matrizen erklärt und erläutert, wofür sie nützlich sind. \subsection{Anfangsbedingungen} \subsubsection*{Anfangszustand $x$} -Das Filter benötigt eine Anfangsbedingung. In unserem Fall ist es die Ruhelage, die Masse bewegt sich nicht. Zudem erfährt die Apparatur keine äussere Kraft. +Das Filter benötigt eine Anfangsbedingung. +In unserem Fall ist es die Ruhelage, die Masse bewegt sich nicht. +Zudem erfährt die Apparatur keine äussere Kraft. -\begin{equation} -{x_0 }= \left( \begin{array}{c} 0\\ 0\\ 0\end{array}\right) -\end{equation} + +\[ {x_0 }= \left( \begin{array}{c} {s_0}\\ {v_0}\\{f_0}\end{array}\right) = \left( \begin{array}{c} 0\\ 0\\ 0\end{array}\right) \] \subsubsection*{Anfangsfehler / Kovarianzmatrix $P$} -Da auch der Anfangszustand fehlerhaft sein kann, wird für den Filter einen Anfangsfehler eingeführt. Auf der Diagonalen werden die Varianzen eingesetzt, in den restlichen Felder stehen die Kovarianzen. -Zur Erinnerung: Die Varianz ist ein Mass für die Streuung eines Wertes, die Kovarianz hingegen beschreibt die Abhängigkeit der Streuungen zweier Werte.
Kovarianz: Cov(x, y) undVarianz: Var(x) = Cov(x, x) +Da auch der Anfangszustand fehlerhaft sein kann, wird für das Filter ein Anfangsfehler verwendet. +Auf der Diagonalen werden die Varianzen eingesetzt, in den restlichen Felder stehen die Kovarianzen. +Zur Erinnerung: Die Varianz ist ein Mass für die Streuung eines Wertes, die Kovarianz hingegen beschreibt die Abhängigkeit der Streuungen zweier Werte. + +Kovarianz: Cov(x, y) und Varianz: Var(x) = Cov(x, x) -In unserem Fall ist der Anfangszustand gut bekannt. Wir gehen davon aus, dass das System in Ruhe und in Abwesenheit eines Erdbeben startet, somit kann die Matrix mit Nullen bestückt werden. Somit ergibt sich für die Kovarianzmatrix +In unserem Fall ist der Anfangszustand gut bekannt. +Wir gehen davon aus, dass das System in Ruhe und in Abwesenheit eines Erdbeben startet, somit kann die Matrix mit Nullen bestückt werden. +Als Initialwert für die für die Kovarianzmatrix ergibt sich -\begin{equation} +\[ {P_0 }= \left( \begin{array}{ccc} @@ -137,229 +116,189 @@ In unserem Fall ist der Anfangszustand gut bekannt. Wir gehen davon aus, dass da 0 & 0 &0 \\ \end{array} \right). -\end{equation} -Diese Matrix beschreibt die Unsicherheit des geschätzten Zustandes und wird sowohl für die Vorhersage als auch die Korrektur benötigt. Sie wird nach jeder Schätzung aktualisiert.. Für einen gut bekannten Zustandsvektor können kleine Werte eingesetzt werden, für ungenaue Anfangsbedingungen sollten grosse Werte (1 Million) verwendet werden. Grosse Werte ermöglichen dem Filter sich schnell einzupendeln. - + \] +Diese Matrix beschreibt die Unsicherheit des geschätzten Zustandes und wird sowohl für die Vorhersage als auch die Korrektur benötigt. +Sie wird nach jeder Schätzung aktualisiert. +Für einen gut bekannten Zustandsvektor können kleine Werte eingesetzt werden, für ungenaue Anfangsbedingungen sollten grosse Werte verwendet werden. +Grosse Werte ermöglichen dem Filter sich schnell einzupendeln. \subsubsection*{Dynamikmatrix $A$} -Die Dynamikmatrix bildet den Kern des Filters. Diese wurde weiter oben Bereits beschrieben. Dabei wollen wird die äussere Kraft des Systems ermitteln. -Da nichts über die äussere Kraft bekannt ist, müssen wir annehmen das deren Ableitung 0 ist. +Das Kalman-Filter benötigt für die Vorhersage des nächsten Zustandes eine Beschreibung der Systemdynamik. +Die Dynamikmatrix bildet den Kern des Filters. Diese wurde weiter oben bereits beschrieben. +Dabei wollen wird die äussere Kraft des Systems ermitteln. +Da nichts über die äussere Kraft bekannt ist, müssen wir annehmen das deren Ableitung 0 ist. Die System Vektor-Gleichung lautet daher: - - -\begin{equation} +\[ A = \left( \begin{array}{ccc} 0 & 1& 0 \\ - \frac{D}{m} &-\frac{2k}{m} & \frac{1} {m}\\ 0 & 0& 0\\ \end{array}\right) -\end{equation} + \] +Dabei soll der Kalman-Filter in diskreten Zeitschritten $\Delta t$ arbeiten. +Die Übergangs-Matrix erhalten wir aus der Systemdynamikmatrix mittels Exponentialfunktion: +\[\Phi = \exp(A\Delta t). \] \subsubsection*{Prozessrauschkovarianzmatrix $Q$} -Die Prozessrauschmatrix teilt dem Filter mit, wie sich der Systemzustand verändert. Kalman-Filter berücksichtigen Unsicherheiten wie Messfehler und -rauschen. Bei unserem Modell könnte das beispielsweise ein Windstoss an die Masse sein. Für uns wäre dies: -\begin{equation} +Die Prozessrauschmatrix teilt dem Filter mit, wie sich der Prozess verändert. +Kalman-Filter berücksichtigen Unsicherheiten wie Messfehler und -rauschen. +Bei unserem Modell könnte das beispielsweise ein Windstoss an die Masse sein. +Für uns wäre dies: +\[ Q = \left( \begin{array}{ccc} -{\sigma_x }^2& 0& 0 \\ +{\sigma_s }^2& 0& 0 \\ 0 & {\sigma_v }^2& 0\\ 0 & 0& {\sigma_f }^2\\ \end{array}\right) -\end{equation} + \] -Die Standabweichungen müssten Statistisch ermittelt werden, da der Fehler nicht vom Sensor kommt und somit nicht vom Hersteller gegeben ist. Das Bedeutet wiederum dass $Q$ die Unsicherheit des Prozesses beschreibt, und die der Messung. +Die Standabweichungen müssten statistisch ermittelt werden, da der Fehler nicht vom Sensor kommt und somit nicht vom Hersteller gegeben ist. +Das Bedeutet wiederum dass $Q$ die Unsicherheit des Prozesses beschreibt und nicht die der Messung. \subsubsection*{Messmatrix $H$} -Die Messmatrix gibt an, welche Parameter gemessen werden soll. In unserem Falle ist es nur die Position der Massen. +Die Messmatrix gibt an, welche Parameter gemessen werden +In unserem Falle ist es die Position der Massen. \[ H = (1, 0, 0) \] - \subsubsection*{Messrauschkovarianz $R$} -Die Messrauschkovarianzmatrix beinhaltet, wie der Name es schon sagt, das Rauschen der Positionssensoren. In unserem Fall wird nur die Position der Masse gemessen. Da wir keine anderen Sensoren haben ist $R$ lediglich: -\begin{equation} -R= ({\sigma_x}^2). -\end{equation} -Diese Messrauchen wird meistens vom Sensorhersteller angegeben. Für unsere Theoretische Apparatur wird hier ein kleiner Fehler eingesetzt. - -\subsection{Fiter Algorithmus} -Nachdem alle Parameter aufgestellt sind, wird der Filter initialisiert und wird den Zustand der Feder vorherzusagen, die Messung zu präzisieren und laufend zu aktualisieren. Das Filter berechnet aufgrund der aktuellen Schätzung eine Vorhersage. Diese wird, sobald verfügbar, mit der Messung verglichen. Aus dieser Differenz und den Unsicherheiten des Prozesses ($Q$) und der Messung ($R$) wird der wahrscheinlichste, neue Zustand geschätzt. - +Die Messrauschkovarianzmatrix beinhaltet, wie der Name es schon sagt, das Rauschen der Positionsmessung. +In unserem Fall wird nur die Position der Masse gemessen. Da wir keine anderen Sensoren haben ist $R$ lediglich: +\[ R= ({\sigma_{sensor}}^2). + \] +Diese Messrauchen wird meistens vom Sensorhersteller angegeben. +Für unsere Theoretische Apparatur wird hier ein kleiner Fehler eingesetzt da heutige Sensoren sehr genau messen können. + +\subsection{Fiter-Agorithmus} +Nachdem alle Parameter aufgestellt sind, wird das Filter initialisiert. +Zuerst wird der nächste Zustand der Feder vorhergesagt, danach wird die Messung präzisiert und laufend zu aktualisieren. +Das Filter berechnet aufgrund der aktuellen Schätzung eine Vorhersage. +Diese wird, sobald verfügbar, mit der Messung verglichen. +Aus dieser Differenz und den Unsicherheiten des Prozesses ($Q$) und der Messung ($R$) wird der wahrscheinlichste, neue Zustand geschätzt. \subsubsection*{Vorhersage} -Im Filterschritt Vorhersage wird der nächste Zustand anhand des Anfangszustand und der Systemmatrix berechnet. Dies funktioniert mit dem Rechenschritt: -\begin{equation} -{x_{t+1}}=A\cdot{x_t}. -\end{equation} - +Im Filterschritt Vorhersage wird der nächste Zustand anhand des Anfangszustand und der Systemmatrix berechnet. +Dies funktioniert mit dem Rechenschritt: +\[ +{x_{k|k-1}}=\Phi \cdot {x_{k-1|k-1}}= \exp(A\Delta t)\cdot{x_{k|k-1}}. + \] + +Die Kovarianz $P_{pred}$ wird ebenfalls neu berechnet. Da wir ein mehrdimensionales System haben, kommt noch die Prozessunsicherheit $Q$ dazu, so dass die Unsicherheit des Anfangsfehlers $P$ laufend verändert. +Dies funktioniert durch multiplizieren der Systemmatrix mit dem aktualisierten Anfangsfehler. +Dazu wird noch die Prozessunsicherheit addiert, somit entsteht die Gleichung +\[ {P_{k|k-1}} = {\Phi_k} {P_{k-1|k-1}} {\Phi_k} ^T + {Q_{k-1}} .\] +Es vergeht genau $dt$ Zeit, und dieser Vorgang wird wiederholt. +Dabei wird in den späteren Schritten überprüft, wie genau die letzte Anpassung von $P$ zur Messung stimmt. +Ist der Unterschied klein, wird die Kovarianz $P$ kleiner, ist der Unterschied gross, wird auch die Kovarianz grösser. +Das Filter passt sich selber an und korrigiert sich bei grosser Abweichung. -Die Kovarianz $P_{pred}$ wird ebenfalls neu berechnet. Da wir ein mehrdimensionales System haben, kommt noch die Prozessunsicherheit $Q$ dazu, so dass die Unsicherheit des Anfangsfehlers $P$ laufend verändert. Dies funktioniert durch multiplizieren der Systemmatrix mit dem aktualisierten Anfangsfehler. Dazu wird noch die Prozessunsicherheit addiert, somit entsteht die Gleichung -\[ P_\mathrm{pred} = A P A^T + Q . \] +\subsubsection*{Messen} +Der Sensor wurde noch nicht benutz, doch genau der liefert Werte für das Filter. +Die aktuellen Messwerte $z$ werden die Innovation $w$ mit dem Zustandsvektor $x$ und der Messmatrix $H$ zusammengerechnet. +Hier bei wird lediglich die Messung mit dem Fehler behaftet, und die Messmatrix $H$ mit der Vorhersage multipliziert -wird dieser Vorgang wiederholt, schaut der Filter wie genau die letzte Anpassung von $P$ zur Messung stimmt. Ist der Unterschied klein, wird die Kovarianz $P$ kleiner, ist der Unterschied gross, wird auch die Kovarianz grösser. Das Filter passt sich selber an und korrigiert sich bei grosser Abweichung. +\[{w_{k}}={z_{k}}-{H_{k}}\cdot{x_{k|k-1}}.\] -\subsubsection*{Messen} -Der Sensor wurde noch nicht benutz, doch genau der liefert Werte für den Filter. Die aktuellen Messwerte $z$ werden die Innovation $w$ mit dem Zustandsvektor $x$ und der Messmatrix $H$ zusammengerechnet. -Hier bei wird lediglich die Messung mit dem Fehler behaftet, und die Messmatrix $H$ -\begin{equation} -w=Z-(H\cdot x) -\end{equation} -Die Innovation ist der Teil der Messung, die nicht durch die Systemdynamik erklärt werden kann. Die Hilfsgröße Innovation beschreibt, wie genau der vorhergesagte Mittelwert den aktuellen Messwert mittels der Beobachtungsgleichung beschreiben kann. Für eine schlechte Vorhersage wird die dazugehörige Innovation gross, für eine genaue Vorhersage dagegen klein sein. Entsprechende Korrekturen müssen dann gross bzw. nur gering ausfallen. Innovation = Messung - Vorhersage. Dies ist intuitiv logisch, eine Innovation von 0 bedeutet, dass die Messung nichts Neues hervorbrachte. +Die Innovation ist der Teil der Messung, die nicht durch die Systemdynamik erklärt werden kann. +Die Hilfsgröße Innovation beschreibt, wie genau die Vorhersage den aktuellen Messwert mittels der Systemmatrix $\phi$ beschreiben kann. +Für eine schlechte Vorhersage wird die dazugehörige Innovation gross, für eine genaue Vorhersage dagegen klein sein. +Entsprechende Korrekturen müssen dann gross bzw. nur gering ausfallen. +Innovation = Messung - Vorhersage. Dies ist intuitiv logisch, eine Innovation von 0 bedeutet, dass die Messung nichts Neues hervorbrachte. Im nächsten Schritt wir analysiert, mit welcher Kovarianz weiter gerechnet wird. Hierbei wird die Unsicherheit $P$, die Messmatrix $H$ und die Messunsicherheit $R$ miteinander verrechnet. -\begin{equation} -S=Z-(H\cdot P\cdot H`+R) -\end{equation} - +\[ +{S_{k}}={H_{k}}{P_{k|k-1}}{H_{k}}^T+{R_{k}} + \] \subsubsection*{Aktualisieren} Im nächsten Schritt kommt nun die Wahrscheinlichkeit nach Gauss dazu. - -\begin{equation} -K= \frac{P \cdot H`}S -\end{equation} -Dieser Vorgang wird Kalman-Gain genannt. Er sagt aus, welcher Kurve mehr Vertraut werden soll, dem Messwert oder der Systemdynamik. -Das Kalman-Gain wird geringer wen der Messwert dem vorhergesagten Systemzustand entspricht. Sind die Messwerte komplett anders als die Vorhersage, wo werden die Elemente in der Matrix $K$ grösser. - +\[ +{K_{k}}= {{P_{k|k-1}} \cdot {H_{k}^T}}\cdot {S_{k}}^{-1} + \] +Dieser Vorgang wird Kalman-Gain genannt. +Er sagt aus, welcher Kurve mehr Vertraut werden soll, dem Messwert oder der Systemdynamik. +Das Kalman-Gain wird geringer wen der Messwert dem vorhergesagten Systemzustand entspricht. +Sind die Messwerte komplett anders als die Vorhersage, wo werden die Elemente in der Matrix $K$ grösser. Anhand der Informationen aus dem Kalman-Gain $K$ wird das System geupdated. -\begin{equation} -x=x+(K \cdot w) -\end{equation} +\[ +{x_{k|k}}={x_{k|k-1}}+({K_{k}}\cdot {w_{k}}) + \] Dazu kommt eine neue Kovarianz für den nächste Vorhersageschritt: -\begin{equation} -P=(I-(K \cdot H)) \cdot P -\end{equation} +\[ +{P_{k|k}}=(I-({K_{k}} \cdot {H_{k}})) \cdot {P_{k|k-1}} + \] Der ganze Ablauf wird nun zum Algorithmus und beginnt wieder mit der Vorhersage -\begin{equation} -{x_{t+1}}=e^{A\Delta t}{ x_t}. -\end{equation} +\[ +{x_{k|k-1}}=\Phi \cdot {x_{k-1|k-1}}= \exp(A\Delta t)\cdot{x_{k|k-1}}. + \] \subsection{Zusammenfassung } -Zusammenfassend kann das Kalman-Filter in offizieller Typus dargestellt werden. Dabei beginnt das Filter mit dem Anfangszustand für $k=0$ +Zusammenfassend kann das Kalman-Filter in offizieller Typus dargestellt werden. +Dabei beginnt das Filter mit dem Anfangszustand für $k=0$ 1. Nächster Zustand vorhersagen -\begin{equation} -{x_{k|k-1}}={A_{k-1}}{x_{k-1}}+{B_{k-1}}{u_{k-1}} -\end{equation} +\[{x_{k|k-1}}=\Phi \cdot {x_{k-1|k-1}}= \exp(A\Delta t)\cdot{x_{k|k-1}}.\] 2. Nächste Fehlerkovarianz vorhersagen -\begin{equation} -{P_{k|k-1}}={A_{k-1}}{P_{k-1}}{A_{k-1}^T}+{Q_{k-1}} -\end{equation} - +\[{P_{k|k-1}}={\Phi _{k}} {P_{k-1|k-1}} {\Phi _{k}}^T + {Q_{k-1}}.\] 3. Das Kalman Filter anwenden -\begin{equation} -{K_k}={P_{k-1}}{H_{k}^T({H_k}{P_{k|k-1}}{H_k}^T}+{R_k})^{-1} -\end{equation} +\[{K_{k}}= {P_{k|k-1}} \cdot {H_{k}^T}\cdot {S_{k}^{-1}}\] 4. Schätzung aktualisieren -\begin{equation} -{x_k}={x_{k|k-1}}+{K_k}({z_k}-{H_k}{x_{k|k-1}}) -\end{equation} +\[{x_{k|k}}={x_{k|k-1}}+({K_{k}}\cdot {w_{k}}) \] 5. Fehlerkovarianz aktualisieren -\begin{equation} -{P_k}=(I-{K_k}{H_k}){P_{k|k-1}} -\end{equation} - -6. Die Outputs von $k$ werden die Inputs für ${k-1}$ und werden wieder im Schritt 1 verwendet - - -\section{Matlab-Code} -Um das simulierte Erdbeben auf die theoretische Apparatur zu bringen und mit dem Kalman-Filter Resultate zu generieren, wurde in Matlab der Algorithmus programmiert. -\begin{lstlisting} -%% Initialisierte Werte -t0 = 0.00; % Anfangszeit -deltat = 0.01; % Zeitschritt -tend = 50.00; % Endzeit - -% Standard-Abweichungen Prozess -sigmax = 0.05e-3; % Position -sigmav = 0.01e-3; % Geschwindigkeit -sigmaf = 1; % (Äussere) Kraft +\[{P_{k|k}}=(I-({K_{k}}\cdot {H_{k}})) \cdot {P_{k|k-1}} \] -% Standard-Abweichung Messung -sigmam = 0.01e-3; -% Systemparameter -m = 1.00; % Masse -D = 0.30; % Federkonstante -k = 0.10; % Dämpfung - - -%% Kalmanfilter -% Initialisierung - - -% Anfangszustand (Position, Geschwindigkeit, Kraft) -x0 = [0; 0; 0]; - -% Unsicherheit des Anfangszustand -P0 = [0, 0, 0; ... - 0, 0, 0; ... - 0, 0, 0]; - -% Systemmatrizen -A = [0, 1, 0;... % Dynamikmatrix - -D/m, -2*k/m, 1;... - 0, 0, 0]; % Ableitungen von f(t) unbekant. Annahme: 0 -A = expm(A * deltat); - -Q = [sigmax^2, 0, 0;... - 0, sigmav^2, 0;... - 0, 0, sigmaf^2]; % Prozessrauschen (Covarianz) - -% Messprozess -H = [1, 0, 0]; % Messmatrix -R = sigmam^2; % Messrauschen (Könnte durch Versuche bestimmt werden) - -I = eye(3); % Identity matrix (Einheitsmatrix) - -% Filterprozess - -% Initialisieren der Variablen -N = length(t); % Anzahl Punkte im Einheitsvektor (= Anzahl Messwerte) -xhat = zeros(3, N); % Matrix mit geschätzten Zuständen - -% Index ':' bedeutet: 'alles' -% Index '(1, :)' bedeutet: 'alles aus der 1. Zeile' - -% Anfangszustand setzen -xhat(:, 1) = x0; -P = P0; - -% Kalman-Matrizen konvergiert. Vorab-Berechnung in 'genügenden' Iterationen -for idx = 1:100 - Ppred = A * P * A' + Q; % Prädizieren der Kovarianz - S = (H * Ppred * H' + R); % Innovationskovarianz - K = Ppred * H' / S; % Filter-Matrix (Kalman-Gain) - P = (I - K * H) * Ppred; % Aktualisieren der Kovarianz -end - -% Anfangszustand gegeben -% Erster zu berechnender Wert ist der zweite -for idx = 2:N - % Vorhersage - xpred = A * xhat(:, idx-1); % Prädizierter Zustand aus Bisherigem und System - % Ppred = A * P * A' + Q; % Prädizieren der Kovarianz - - % Korrektur - y = xt(idx) - H * xpred; % Messungen/ Kraft aus System - Vohersage - % S = (H * Ppred * H' + R); % Innovationskovarianz - % K = Ppred * H' / S; - - xhat(:, idx) = xpred + K * y; % Aktualisieren des Systemzustands - % P = (I - K * H) * Ppred; % Aktualisieren der Kovarianz -end -\end{lstlisting} +6. Die Outputs von $k$ werden die Inputs für ${k-1}$ und werden wieder im Schritt 1 verwendet +\end{document} + + +@article{faragher_understanding_2012, + title = {Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation [Lecture Notes]}, + volume = {29}, + issn = {1053-5888}, + url = {http://ieeexplore.ieee.org/document/6279585/}, + doi = {10.1109/MSP.2012.2203621}, + pages = {128--132}, + number = {5}, + journaltitle = {{IEEE} Signal Processing Magazine}, + shortjournal = {{IEEE} Signal Process. Mag.}, + author = {Faragher, Ramsey}, + urldate = {2021-07-09}, + date = {2012-09} +} +@article{Wikipedia, + title = Kalmanfilter}, + url = {https://de.wikipedia.org/wiki/Kalman-Filter}, + pages = {128--132}, + number = {5}, + urldate = {2021-07-09}, +} + +@article{mueller_deconvolving_2008, + title = {Deconvolving oscillatory transients with a {Kalman} filter}, + url = {http://arxiv.org/abs/0809.4676}, + abstract = {This paper describes a method to filter oscillatory transients from measurements of a time series which were at least an order of magnitude larger than the signal to be measured. Based on a Kalman filter, it has an optimality property and a natural scaling parameter that allows to tune it to high resolution or low noise.}, + urldate = {2021-07-09}, + journal = {arXiv:0809.4676 [math]}, + author = {Mueller, Andreas}, + month = sep, + year = {2008}, + note = {arXiv: 0809.4676}, + keywords = {93E11, Mathematics - Optimization and Control}, + annote = {Comment: 12 pages, 9 figures}, diff --git a/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex b/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex new file mode 100644 index 0000000..025be3a --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex @@ -0,0 +1,30 @@ +% +% teil3.tex -- Beispiel-File für Teil 3 +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Diskrete Fourien Transformation +\label{reedsolomon:section:dtf}} +\rhead{Umwandlung mit DTF} +Um die Polynominterpolation zu umgehen, gehen wir nun über in die Fourientransformation. +Dies wird weder eine erklärung der Forientransorfmation noch ein genauer gebrauch +für den Reed-Solomon-Code. Dieser Abschnitt zeigt nur wie die Fourientransformation auf Fehler reagiert. +wobei sie dann bei späteren Berchnungen ganz nütlich ist. + +\subsection{Übertragungsabfolge +\label{reedsolomon:subsection:Übertragungsabfolge}} +Das Signal.... sind die Daten, Zahlen welche übertragen werden sollen. +Das speziell ist das wir 100 Punkte übertragen und von 64 bis 100, +werden nur Null Punkte übertragen, dies weiss auch unser Empfänger. +Nun wird das Signal in Abbildung... codiert... +Somit wird die Information jedes Punktes auf das ganze spektrum von 0 bis 100 übertragen. +Kommen nuun drei Fehler... hinzu zu diesem codierten Signal sind diese nicht zu erkennen. +Nach dem Empfangen... und decodieren ... erkennt man die fehlerhafte information in den Punkten 64 bis 100. +Filtert man nur diese Punkte heraus und Transformiert sie mit Fourier erhält man die stellen an denen die Fehler sich eingeschlichen haben. + +\subsection{Diskrete Fourientransformation Zusamenhang +\label{reedsolomon:subsection:dtfzusamenhang}} +Die Diskrete Fourientransformation ist definiert als +.... + + diff --git a/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex b/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex new file mode 100644 index 0000000..3d40db1 --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex @@ -0,0 +1,19 @@ +% +% einleitung.tex -- Beispiel-File für die Einleitung +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Einleitung +\label{reedsolomon:section:einleitung}} +\rhead{Einleitung} +Der Reed-Solomon-Code ist entstaden im ... vom .. um, +das Problem der Daten Übertragung zu lösen. +In deiesem Abschnitt wird möglichst verständlich die mathematische Abfolge, Funktion oder Algorithmus erklärt. +Es wird jedoch nicht auf die technische Umsetzung oder Implementierung eingegangen. +Um beim Daten Übertragen fehler zu erkennen könnte man die Daten jeweils doppelt senden, +und so jeweilige Fehler zu erkennen. +Doch dies braucht schnell unmengen an Daten, wenn man nach vielen Fehler absichern möchte. +Der Reed-Solomon-Code macht dies auf eine andere, clevere Weise. + + + diff --git a/buch/papers/reedsolomon/idee.tex b/buch/papers/reedsolomon/idee.tex new file mode 100644 index 0000000..4a7716a --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/idee.tex @@ -0,0 +1,58 @@ +% +% teil1.tex -- Beispiel-File für das Paper +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Idee +\label{reedsolomon:section:idee}} +\rhead{Problemstellung} +Das Problem liegt darin Informationen, Zahlen, +zu Übertragen und Fehler zu erkennen. +Beim Reed-Solomon-Code kann man nicht nur Fehler erkenen, +man kann sogar einige Fehler korrigieren. + +\rhead{Polynom-Ansatz} +Eine Idee ist die Daten, +ein Polynom zu bilden und dieses dann mit bestimmten Punkten überträgt. +Nehmen wir als beisbiel die Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1}, \textcolor{blue}{5}, +welche uns dann das Polynom +\begin{equation} +p(x) += +2x^2 + 1x + 5 +\label{reedsolomon:equation1} +\end{equation} +ergeben. +Übertragen werden nun die stellen 1, 2, 3\dots 7 dieses Polynomes. +Grafisch sieht man dies dann im Abbild //TODO +Wenn ein Fehler sich in die Übertragung eingeschlichen hatt, muss der Leser/Empfänger erkennen, welches das Richtige Polynom ist. +Der Leser/Empfänger weiss, mit welchem Grad das Polynom entwickelt wurde. +\subsection{Beispiel} +Für das Beispeil aus der Gleichung \ref{reedsolomon:equation1}, +ist ein Polynome zweiten Grades durch drei Punkte eindeutig bestimmbar. +Hat es Fehler in der Übertragunge gegeben, kann man diese erkennen, +da alle Punkte, die korrekt sind, auf dem Polynom liegen müssen. +Ab wie vielen Fehler ist das Polynom nicht mehr erkennbar beim Übertragen von 7 Punkten? +Bei 2 Fehlern kann man noch eindeutig bestimmen, dass das Polynom mit 4 Punkten, +gegenüber dem mit 5 Punkten falsch liegt. +Werden es mehr Fehler kann nur erkennt werden das das Polynom nicht stimmt. +Das Orginale Polynom kann aber nicht mehr gefunden werden. +Dabei sollten mehr Übertragungspunkte gegeben werden. + +\section{Fehlerbestimmung +\label{reedsolomon:section:Fehlerbestimmmung}} +So wird ein Muster indentifiziert, welches genau vorherbestimmen kann, +wie gross das Polynom sein muss und wie viele Übertragungspunkte gegeben werden müssen. +Durch ein klein wenig Überlegung ist klar das die anzahl Zahlen (Daten, ab hier verwenden wir das Wort Nutzlast), +die dan Entschlüsselt werden sollen den Grad des Polynoms minus 1 ergeben. +Für die Anzahl an Übertragungspunkte, muss bestimmt werden wieviel Fehler erkennt und korrigiert werden sollen. +Mit Hilfe der Tabelle.... sieht man das es bei $$t$$ Fehlern und $$k$$ Nutzlast, +für das Übertragen $$k+2t$$ Punkte gegben werden müssen. + +Ein toller Nebeneffekt ist das dadurch auch $$2t$$ Fehler erkannt werden. +um zurück auf unser Beispiel zu kommen, +können von den 7 Übertragungspunkten bis zu $$2t = 2*2 = 4 $$ Punkten falsch liegen +und es wird kein eindeutiges Polynom 2ten Grades erkannt, und somit die Nutzlast Daten als fehlerhaft deklariert. + +Ein Polynom durch Punkt mit Polynom Interpolation zu rekonstruieren ist schwierig und Fehleranfällig. + diff --git a/buch/papers/reedsolomon/main.tex b/buch/papers/reedsolomon/main.tex index 6676670..6bd04f2 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/main.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/main.tex @@ -28,10 +28,10 @@ Bilden Sie auch für Formeln kurze Zeilen, einerseits der besseren \end{itemize} % Joshua -\input{papers/reedsolomon/teil0.tex} -\input{papers/reedsolomon/teil1.tex} +\input{papers/reedsolomon/einleitung.tex} +\input{papers/reedsolomon/idee.tex} \input{papers/reedsolomon/teil2.tex} -\input{papers/reedsolomon/teil3.tex} +\input{papers/reedsolomon/dtf.tex} % Michael \input{papers/reedsolomon/endlichekoerper} diff --git a/buch/papers/reedsolomon/teil0.tex b/buch/papers/reedsolomon/teil0.tex deleted file mode 100644 index b7ae971..0000000 --- a/buch/papers/reedsolomon/teil0.tex +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -% -% einleitung.tex -- Beispiel-File für die Einleitung -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 0\label{reedsolomon:section:teil0}} -\rhead{Teil 0} -Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam -nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam -erat, sed diam voluptua \cite{reedsolomon:bibtex}. -At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. -Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum -dolor sit amet. - -Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam -nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam -erat, sed diam voluptua. -At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita -kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit -amet. - - diff --git a/buch/papers/reedsolomon/teil1.tex b/buch/papers/reedsolomon/teil1.tex deleted file mode 100644 index 0aa9b41..0000000 --- a/buch/papers/reedsolomon/teil1.tex +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -% -% teil1.tex -- Beispiel-File für das Paper -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 1 -\label{reedsolomon:section:teil1}} -\rhead{Problemstellung} -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. -Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit aspernatur aut odit -aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores eos qui ratione -voluptatem sequi nesciunt -\begin{equation} -\int_a^b x^2\, dx -= -\left[ \frac13 x^3 \right]_a^b -= -\frac{b^3-a^3}3. -\label{reedsolomon:equation1} -\end{equation} -Neque porro quisquam est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, -consectetur, adipisci velit, sed quia non numquam eius modi tempora -incidunt ut labore et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. - -Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis -suscipit laboriosam, nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? -Quis autem vel eum iure reprehenderit qui in ea voluptate velit -esse quam nihil molestiae consequatur, vel illum qui dolorem eum -fugiat quo voluptas nulla pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{reedsolomon:subsection:finibus}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga \eqref{000tempmlate:equation1}. - -Et harum quidem rerum facilis est et expedita distinctio -\ref{reedsolomon:section:loesung}. -Nam libero tempore, cum soluta nobis est eligendi optio cumque nihil -impedit quo minus id quod maxime placeat facere possimus, omnis -voluptas assumenda est, omnis dolor repellendus -\ref{reedsolomon:section:folgerung}. -Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum -necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et -molestiae non recusandae. -Itaque earum rerum hic tenetur a sapiente delectus, ut aut reiciendis -voluptatibus maiores alias consequatur aut perferendis doloribus -asperiores repellat. - - diff --git a/buch/papers/reedsolomon/teil3.tex b/buch/papers/reedsolomon/teil3.tex deleted file mode 100644 index 91a8d4e..0000000 --- a/buch/papers/reedsolomon/teil3.tex +++ /dev/null @@ -1,40 +0,0 @@ -% -% teil3.tex -- Beispiel-File für Teil 3 -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 3 -\label{reedsolomon:section:teil3}} -\rhead{Teil 3} -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit -aspernatur aut odit aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores -eos qui ratione voluptatem sequi nesciunt. Neque porro quisquam -est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, consectetur, adipisci -velit, sed quia non numquam eius modi tempora incidunt ut labore -et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. Ut enim ad minima -veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis suscipit laboriosam, -nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? Quis autem vel eum iure -reprehenderit qui in ea voluptate velit esse quam nihil molestiae -consequatur, vel illum qui dolorem eum fugiat quo voluptas nulla -pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{reedsolomon:subsection:malorum}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga. Et harum quidem rerum facilis -est et expedita distinctio. Nam libero tempore, cum soluta nobis -est eligendi optio cumque nihil impedit quo minus id quod maxime -placeat facere possimus, omnis voluptas assumenda est, omnis dolor -repellendus. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut -rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae -sint et molestiae non recusandae. Itaque earum rerum hic tenetur a -sapiente delectus, ut aut reiciendis voluptatibus maiores alias -consequatur aut perferendis doloribus asperiores repellat. - - |