不確かさの補間と推定

Question

私はうっすらとした時系列を持っているとしましょう。x私はまた、不確実性の尺度を持っていますsx（特定の間隔で標準偏差はxと言います）。私は基本的に時系列をギャップ充填したいと思っていますが、測定の不確かさ、そしてうまくいけば補間の不確実性を伝えたいと思います。これまで、私はTikhonovの正則化を使ってこれを達成しました（つまり滑らかさの制約を加える）が、私はscipyからすぐに使えるルーチンを使いたいと思っていました。 scipyスプライン補間ルーチンはスムージングパラメータ（ここではsxのために導き出される）を取るが、補間された系列の不確定性は計算されないことが分かる。

私はそれが些細な計算ではないと思っているので、誰かがこの機能が利用可能かどうかを知るために尋ねています。

Answer 1

「測定の不確かさを伝播し、補間の不確実性を伝える」という意味はわかりませんが、正しく理解していれば、騒々しい測定値と不確実性に関する追加情報があります。ノイズが白色ノイズの場合、またはホワイトニングが可能な場合は、Kalman filterを使用して定期的な測定を平滑化し、ギャップの測定値を見積もることができます。

カルマンフィルタは、状態モデルを使用して将来の測定値を予測し、共分散行列を使用して信号のホワイトノイズ成分をモデル化します。予測と測定との間のフィルタの「信頼」重みを変更するために、不確実性尺度を適用することができる。共分散行列を使用して、暫定的な不確定性尺度を決定することができます。