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  • 卡尔曼滤波——11.预测峰值

    这个问题真的很难,当我们画新的高斯函数的时候,我们可以画一个非常宽的函数,或者非常尖的函数,如果我们要测量新的高斯函数的峰值在哪,最上面的红线,这会是一个非常窄和廋的高斯函数。中间的红线,这个宽度在两个高斯函数之间的高斯函数。下面的红线,这会是比原来的高斯函数还要宽的高斯函数。你觉得哪一个是在将两个高斯函数相乘后正确的后验分布。

    令人惊讶的是,作为结果的高斯函数比作为组成成分的高斯函数确信度要高。这就是说

    它的协方差比那两个单独函数的协方差要小。

    这是因为我们获得了更多的信息,两个高斯函数在一起比一个高斯函数有更多的信息,

    看起来像这样。

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