カルマンフィルタと移動平均の違いを徹底解説！初心者でもわかる使い分けガイド

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カルマンフィルタと移動平均の違いをわかりやすく解説します

データの波を抑える技術にはいくつかありますが、代表的なものとして「カルマンフィルタ」と「移動平均」が挙げられます。
この二つは似ているようで、考え方・使い方・得られる結果が大きく異なります。
まず、カルマンフィルタは「モデルに基づく推定」で、観測された値と過去の情報を組み合わせて未来の値を予測します。
ここでいうモデルとは、動く物体の動き方や測定ノイズの大きさといった性質を数学的に表したもので、これを前提に更新式を回すことで、ノイズを抑えつつ値を滑らかに追従します。

一方、移動平均は非常にシンプルな滑らか化の方法です。過去のデータN点の平均をとるだけなので、計算も軽く、実装も容易です。
ただしNを大きくするとノイズは減りますが、最新の変化に反応するのが遅くなります。
また、データが非定常（急に傾向が変わるとき）だと、移動平均はその変化を適切に表現できません。
この点が、カルマンフィルタと大きく異なるポイントです。
つまり、「確率的な推定とモデルを使って柔軟に追従するか」「単純に過去データを平滑化するか」、この選択が使い分けの核になります。

実務での使い分けのコツ

実務で迷ったときの目安は、問題の性質と求める性質です。
もしあなたのデータが、自然にモデル化できる動的プロセスを持ち、ノイズ特性が分かっているなら、カルマンフィルタを検討すべきです。例えばロボットの位置推定やセンサーの統合など、推定と予測の両方が重要な場面です。
一方、データがあまり回帰的なモデルに乗らず、単に「見やすさ」が欲しい場合は移動平均が手軽で有効です。
この時はNの選び方が大事で、データのサンプル間隔や変化の速さを見て決めます。

詳しい使い分けの目安として、次のようなポイントを持つとよいでしょう。
・安定した過去データがあり、最新の変化を過度に重視したくないときは移動平均。
・測定ノイズと動的モデルが両立し、予測も必要なときはカルマンフィルタ。
・計算リソースが限られていて、実装を簡略化したいときは移動平均。
・ノイズ特性が時間とともに変化する現象を扱うなら、カルマンフィルタの適応性が有利です。

able>特徴カルマンフィルタ移動平均前提となる情報動的モデルとノイズ分布を仮定過去N点の平均で近似反応の速さ適切に設計すれば追従性が高い遅れが出やすいノイズの扱いノイズを推定して抑制ノイズの減衰は期待できても限界あり適用例ロボット位置推定、センサ融合時系列平滑、初期分析ble>

ピックアップ解説

友達と雑談するように深掘ります。カルマンフィルタって、難しく聞こえるけど実は“データの背後にある動きをモデル化して、観測値と組み合わせて本当の値を推定する道具”なんだ。モデルをどう作るかが命で、速度や加速度を仮定するほど予測は強くなる。ただ、設定が適切でないと誤差が増える。だから現場では、データを見ながらパラメータをチューニングするのが楽しくも難しい。

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