observationLikelihood.m
上传用户:zfsfly
上传日期:2018-05-24
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文件大小:2k
源码类别:

matlab例程

开发平台:

Matlab

  1. function [ w ] = observationLikelihood( x, observation )
  2. % ------------------------------------------------------------------------------------------------------
  3. % function [ w ] = observationLikelihood( x, observation )
  4. %
  5. %  J.L. Blanco - University of Malaga, Spain
  6. % ------------------------------------------------------------------------------------------------------
  7. % ------------------------------------------------------------------------------------------------------
  8. % Copyright (c) 2007  Jose Luis Blanco Claraco.
  9. % Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
  10. % this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
  11. % the Software without restriction, including without limitation the rights to
  12. % use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies
  13. % of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do
  14. % so, subject to the following conditions:
  15. % The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
  16. % copies or substantial portions of the Software.
  17. % THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
  18. % IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
  19. % FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
  20. % AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
  21. % LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
  22. % OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
  23. % SOFTWARE.
  24. % ------------------------------------------------------------------------------------------------------
  25. global sensorNoiseStd;
  26. M = size(x,1);
  27. N = size(x,2);  
  28. N0 = N - 3; % The first index of the last "triplet"
  29. errsSq = sum( ( [x(:,N0+1)-observation(1) x(:,N0+2)-observation(2) ] ).^2, 2 );
  30. w = exp(-0.5 * errsSq / (sensorNoiseStd.^2) );