Tradução de "covariance" para a língua portuguesa:
Exemplos (Fontes externas, não revisadas)
| Simplification of the a posteriori error covariance formula The formula used to calculate the a posteriori error covariance can be simplified when the Kalman gain equals the optimal value derived above. | Simplificação da estimativa a posteriori da covariância A fórmula usada para estimar a covariância do erro a posteriori pode ser simplificada quando o ganho de Kalman assume o valor ótimo demonstrado acima. |
| )Here is the covariance, which is zero for independent random variables (if it exists). | Uma condição não tão estricta, chamada de incorrelação (uncorrelatedness) também é suficiente. |
| This is equivalent to minimizing the trace of the a posteriori estimate covariance matrix formula_48. | Isto é equivalente a minimizar o traço da estimativa a posteriori da matriz de covariância formula_31. |
| The sign of the covariance therefore shows the tendency in the linear relationship between the variables. | A covariância é por vezes chamada de medida de dependência linear entre as duas variáveis aleatórias. |
| The weights are calculated from the covariance, a measure of the estimated uncertainty of the prediction of the system's state. | Os pesos são calculados através da covariância, uma medida da incerteza estimada da predição do estado do sistema. |
| This process is repeated every time step, with the new estimate and its covariance informing the prediction used in the following iteration. | Este processo é repetido a cada passo de tempo, com a nova estimativa e sua covariância gerando a predição usada na próxima iteração. |
| Definition Pearson's correlation coefficient between two variables is defined as the covariance of the two variables divided by the product of their standard deviations. | formula_4 Significa uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis Isto é, se uma aumenta, a outra sempre diminui. |
| Quantitative measures of dependence include correlation (such as Pearson's r when both variables are continuous, or Spearman's rho if one or both are not) and covariance (which reflects the scale variables are measured on). | Medidas quantitativas de dependência incluem correlação ( como o coeficiente de correlação de Pearson quando ambas variáveis são continuas, ou Coeficiente de correlação de postos de Spearman quando ambas variáveis não são continua) e covariância. |
| The state of the filter is represented by two variables formula_7, the a posteriori state estimate at time k given observations up to and including at time k formula_8, the a posteriori error covariance matrix (a measure of the estimated accuracy of the state estimate). | O estado do filtro é representado por duas variáveis formula_7, a estimativa a posteriori do estado no tempo k , dadas as observações até o tempo k , inclusive formula_8, a matriz de covariância do erro a posteriori (uma medida da acurácia estimada da estimativa do estado). |
| formula_2At time k an observation (or measurement) z k of the true state x k is made according to formula_3where H k is the observation model which maps the true state space into the observed space and v k is the observation noise which is assumed to be zero mean Gaussian white noise with covariance R k . | formula_2No tempo k , uma observação (ou medição) z k do estado real x k é feita de acordo com formula_3onde H k é o modelo de observação, que mapeia o espaço de estados real no espaço de estados observado, e v k é o ruído da observação, assumido como sendo um ruído branco gaussiano de média zero e covariância R k . |
| Multiplying both sides of our Kalman gain formula on the right by S k K k T , it follows that formula_53Referring back to our expanded formula for the a posteriori error covariance, formula_54we find the last two terms cancel out, giving formula_55This formula is computationally cheaper and thus nearly always used in practice, but is only correct for the optimal gain. | Multiplicando, pela direita, os dois lados da equação para o ganho de Kalman por S k K ' k T , temos que formula_36Relembrando a equação expandida para a estimativa a posteriori da covariância do erro formula_37percebe se que os últimos dois termos se cancelam, gerando formula_38Esta fórmula é computacionalmente menos custosa e quase sempre utilizada na prática, mas só é válida para o ganho ótimo. |
| The Kalman filter model assumes the true state at time k is evolved from the state at ( k 1) according to formula_1where F k is the state transition model which is applied to the previous state x k 1 B k is the control input model which is applied to the control vector u k w k is the process noise which is assumed to be drawn from a zero mean multivariate normal distribution with covariance Q k . | O modelo para o filtro de Kalman assume que o estado real no tempo k é obtido através do estado no tempo ( k 1) de acordo com formula_1onde F k é o modelo de transição de estados, aplicado no estado anterior x k 1 B k é o modelo das entradas de controle, aplicado no vetor de entradas de controle u k w k é o ruído do processo, assumido como sendo amostrado de uma distribuição normal multivariada de média zero e covariância Q k . |
