比较观测值和粒子的预测状态向量程序示例
时间: 2024-03-27 08:39:04 浏览: 11
好的,我理解您的意思了。下面是一个简单的比较观测值和粒子的预测状态向量程序示例:
```python
import numpy as np
# 定义粒子数量
num_particles = 100
# 定义粒子的状态向量
particle_state = np.random.rand(num_particles, 2)
# 定义观测值向量
observation = np.array([0.5, 0.7])
# 定义权重向量
weights = np.zeros(num_particles)
# 计算每个粒子状态向量与观测值向量之间的距离,并将其作为权重
for i in range(num_particles):
distance = np.linalg.norm(particle_state[i] - observation)
weights[i] = 1 / distance
# 对权重进行归一化处理
weights = weights / np.sum(weights)
# 计算加权平均状态向量
weighted_avg = np.average(particle_state, weights=weights, axis=0)
# 输出加权平均状态向量
print("加权平均状态向量:", weighted_avg)
```
这个程序生成了一个由100个粒子组成的状态向量,然后从中选取一个观测值。接着,程序计算每个粒子状态向量与观测值向量之间的距离,并将其作为权重。然后对权重进行归一化处理,并计算加权平均状态向量。最后,程序输出加权平均状态向量。
这是一个简单的示例,您可以根据自己的需要进行修改和扩展。