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O filtro de Kalman é um método recursivo que tem sido utilizado em certas aplicações, tais como o posicionamento cinemático por GPS e a navegação por sistema inercial. A modelagem funcional básica desse método é composta por duas equações matriciais, a das observações e a do modelo dinâmico:
Lb = A . X + V
X2 = T1/2 . X1 + W
Onde:
Lb é o vetor das observações;
A é a matriz dos coeficientes;
X é o vetor das variáveis aleatórias;
X1 é o vetor das variáveis aleatórias em um tempo t1 ;
X2 é o vetor das variáveis aleatórias em um tempo t2 ;
T1/2 é a matriz de transição do tempo t1 para o tempo t2 ;
V é o vetor de ruídos na equação das observações e
W é o vetor de ruídos na equação do modelo dinâmico.
Considerando que E(x), denota a esperança matemática de uma variável x, e Cov(x), a covariância de uma variável x, a afirmação:
Para que se possa aplicar o filtro de Kalman, uma das injunções iniciais é que haja independência estatística entre os ruídos da equação das observações e o modelo dinâmico.
significa que
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Uma estação geodésica possui coordenadas planimétricas 22° 49’ 08,7679” S e 43° 18’ 23,9519” W, em SIRGAS 2000. Se as coordenadas de tal estação fossem obtidas em SAD-69 e transformadas para SIRGAS 2000, através de um aplicativo disponibilizado pelo IBGE, obteria-se como resultado 22° 48’ 50,8456” S e 43° 17’ 55,8619” W.
Essa pequena diferença deve-se
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Na restituição fotogramétrica, as medições realizadas em um modelo estereoscópico fazem uso de um fenômeno que se refere ao fato de que um objeto fotografado de diferentes posições da câmera (por exemplo, a partir de uma aeronave em movimento) aparece em diferentes localizações relativas nas imagens do modelo. Ou seja, há um deslocamento aparente do objeto quando ele é observado de locais diferentes.
Esse fenômeno denomina-se
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Considere um mapa construído a partir da Projeção Cônica Conforme de Lambert com dois paralelos padrões Φ1 e Φ2.
Nesse caso, o fator de escala é menor do que 1
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- FundamentosAmostra
- Amostragem
- Estatística DescritivaMedidas de Dispersão
- Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central
P ( 7 ,06 ≤ μ ≤ 12,94 ) = 0,95
Sendo os valores críticos tabelados z 0,05= 1,65 e z 0,025= 1,96, o tamanho da amostra n e o erro padrão da estimativa EP ( X n ) são dados por
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Se Y = 2X - 1 tem distribuição normal com média 5 e variância 20, o coeficiente de variação populacional σ/ μ vale
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