EKFful_unQR EKFfull BMcond ekf_templ.h EKFful_unQR::EKFful_unQR (RV rx, RV ry, RV ru, RV rQR) EKFful_unQR RV rx RV ry RV ru RV rQR Default constructor. void void EKFful_unQR::condition (const vec &QR0) condition condition const vec & val Substitute val for rvc. void void EKFfull::set_parameters (diffbifn *pfxu, diffbifn *phxu, const mat Q0, const mat R0) set_parameters diffbifn * pfxu diffbifn * phxu const mat Q0 const mat R0 Set nonlinear functions for mean values and covariance matrices. diffbifn::_dimu fnc::_dimy RV::count diffbifn::dfdx_cond KalmanFull::mu BM::rv main void void EKFfull::bayes (const vec &dt) bayes bayes const vec & dt Here dt = [yt;ut] of appropriate dimensions. diffbifn::dfdx_cond diffbifn::eval BM::evalll BM::ll KalmanFull::mu KalmanFull::P enorm< sq_T >::set_mu main void void BM::bayes (mat Dt) bayes mat Dt Batch Bayes rule (columns of Dt are observations). void void EKFfull::set_est (vec mu0, mat P0) set_est vec mu0 mat P0 set estimates KalmanFull::mu KalmanFull::P main epdf & epdf& EKFfull::_epdf () _epdf _epdf dummy! main const RV & const RV& BM::_rv () const _rv access function BM::rv double double BM::_ll () const _ll access function BM::ll const RV & const RV& BMcond::_rvc () const _rvc access function BMcond::rvc int int KalmanFull::dimx dimx int int KalmanFull::dimy dimy int int KalmanFull::dimu dimu mat mat KalmanFull::A A mat mat KalmanFull::B B mat mat KalmanFull::C C mat mat KalmanFull::D D mat mat KalmanFull::R R mat mat KalmanFull::Q Q mat mat KalmanFull::_Pp _Pp mat mat KalmanFull::_Ry _Ry mat mat KalmanFull::_iRy _iRy mat mat KalmanFull::_K _K bool bool BM::evalll evalll If true, the filter will compute likelihood of the data record and store it in ll . Set to false if you want to save time. EKFfixed::bayes EKF< sq_T >::bayes Kalman< sq_T >::bayes EKFCh::bayes KalmanCh::bayes EKFfull::bayes ARX::bayes double double BM::ll ll Logarithm of marginalized data likelihood. BM::_ll EKFfixed::bayes EKF< sq_T >::bayes Kalman< sq_T >::bayes EKFCh::bayes KalmanCh::bayes EKFfull::bayes ARX::bayes RV RV BM::rv rv Random variable of the posterior. BM::_rv MPF< BM_T >::MPF EKFfull::set_parameters ARX::structure_est RV RV BMcond::rvc rvc Identificator of the conditioning variable. BMcond::_rvc KFcondR::condition KFcondQR::condition vec vec KalmanFull::mu mu Mean value of the posterior density. EKFfull::bayes KalmanFull::bayes KalmanFull::KalmanFull EKFfull::set_est EKFfull::set_parameters mat mat KalmanFull::P P Variance of the posterior density. EKFfull::bayes KalmanFull::bayes KalmanFull::KalmanFull EKFfull::set_est bool bool KalmanFull::evalll evalll double double KalmanFull::ll ll friend std::ostream & std::ostream& operator<< (std::ostream &os, const KalmanFull &kf) operator<< std::ostream & os const KalmanFull & kf print elements of KF Extended Kalman filter with unknown Q and R. BM EKFful_unQR EKFfull BMcond KalmanFull enorm< sq_T > R sq_T epdf rv BM rv fsqmat enorm< fsqmat > R < fsqmat > RV sqmat diffbifn rvu rvx EKFful_unQR fnc eEF EKFfull pfxu phxu E BMcond rvc KalmanFull EKFful_unQR_epdf EKFful_unQR_iRy EKFful_unQR_K EKFful_unQR_ll EKFful_unQR_Pp EKFful_unQR_rv EKFful_unQR_rvc EKFful_unQR_Ry EKFful_unQRA EKFful_unQRB EKFful_unQRbayes EKFful_unQRbayes EKFful_unQRBM EKFful_unQRBMcond EKFful_unQRC EKFful_unQRcondition EKFful_unQRD EKFful_unQRdimu EKFful_unQRdimx EKFful_unQRdimy EKFful_unQREKFful_unQR EKFful_unQREKFfull EKFful_unQRevalll EKFful_unQRevalll EKFful_unQRKalmanFull EKFful_unQRKalmanFull EKFful_unQRll EKFful_unQRll EKFful_unQRmu EKFful_unQRoperator<< EKFful_unQRP EKFful_unQRQ EKFful_unQRR EKFful_unQRrv EKFful_unQRrvc EKFful_unQRset_est EKFful_unQRset_parameters EKFful_unQR~BM EKFful_unQR~BMcond