Filtri Bayesiani: un'introduzione
2019-01-24
Seminario introduttivo ai metodi di filtraggio Bayesiani.
In questo seminario introduttivo vengono riviste le idee alla base dei metodi di filtraggio Bayesiani.
Si parte dall'inferenza Bayesiana, l'aggiornamento dell'informazione a priori attraverso la verosimiglianza dipendente dall'osservazione. Assumendo densità di probabilità Gaussiane, viene mostrato che se i dati sono collezionati o processati in sequenza, la formula di updating Bayesiano del current belief porta naturalmente al classico Kalman filtering. Approssimando le densità di probabilità con punti base campione di densità di massa ample based point mass densities, l'approccio di updating Bayesiano conduce facilmente ad una generalizzazione, ovvero l'agoritmo di particle filtering.
