Discussion :

[black_hole]

Bonjour,
je sais pas si je suis au bonne endroit pour poser cette question.
Je dois faire de la fusion de donnée capteur.

Ca fait un moment que j'avais eu un cours sur cà mais bon je sais plus trop et je n'arrive pas à trouver de cours sur le net.
Pour une valeur xk, en fonction de la variance de chaque capteurs on pouvait définir xk.
Ca devait donner une formule du genre pour deux capteurs:
xk = x1 + x2*sigma1/(sigma1+sigma2) ou sigma sont les variances de chaque capteur.

Si quelqu'un pouvait me confirmer ou corriger la formule?

Merci

[pseudocode]

Cela ressemble à de la normalisation statistique de données.

Je suppose que ta formule avait pour but de mettre x2 à la meme echelle que x1 avant de faire l'addition : xk = x1 + x2*(sigma1/sigma2)

Le plus raisonnable etant sans doute de normaliser les deux valeurs : xk = (x1/sigma1) + (x2/sigma2)

[black_hole]

Ok. je vais regarder le liens.
Merci beaucoup.

[Nebulix]

La probabilité que la vraie valeur soit x est ~
exp -(x-x1)²/s1² * exp -(x-x1)²/s1²
ce qui donne
valeur la + probable :
x0=(s2*x1+s1*x2)/(s1+s2)
variance s0=s1*s2/(s1+s2)

[pseudocode]

Effectivement, si on parle d'une distribution normale multivariable alors c'est plutot le déterminant de la matrice de covariance qu'il faut regarder.