[추정] Estimator 역할 : Prediction, smoothing, filtering

Estimation 분류 기준에 대해 알고 싶으면 다음 글로 이동

 

 

 

measurement $z(t)$가 주어질 때 우리가 알고 싶은 signal $x(t)$가 있다고 하자.

이를 추정하기 위한 estimator $\hat{x}(t+\tau) \text{ at some time }t+\tau$가 있다. 이 estimator의 역할을 분류하면 다음과 같다.

 

 

• Prediction
  $\tau>0$일 때 prediction. 미래의 값을 예측하는 것이기 때문이다.
• Smoothing
  $\tau<0$일 때 smoothing.
• Filtering
  그 때의 알고 싶은 값을 바로바로 추정하는 것이기 때문에 filtering이라고 한다.

 

Prediction과 filtering은 자주 접하는 application인데 smoothing은 신호처리 분야가 아니어서 그런지 본 예시가 없다.