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a833abbb8a
commit
388d1623ed
@ -42,84 +42,84 @@
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Bayesian_estimator::Bayesian_estimator()
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Bayesian_estimator::Bayesian_estimator()
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{
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{
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int ny = 1;
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int ny = 1;
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mu_prior = arma::zeros(ny,1);
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mu_prior = arma::zeros(ny, 1);
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kappa_prior = 0;
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kappa_prior = 0;
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nu_prior = 0;
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nu_prior = 0;
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Psi_prior = arma::eye(ny,ny) * (nu_prior + ny + 1);
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Psi_prior = arma::eye(ny, ny) * (nu_prior + ny + 1);
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mu_est = mu_prior;
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mu_est = mu_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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}
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}
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Bayesian_estimator::Bayesian_estimator(int ny)
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Bayesian_estimator::Bayesian_estimator(int ny)
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{
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{
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mu_prior = arma::zeros(ny,1);
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mu_prior = arma::zeros(ny, 1);
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kappa_prior = 0;
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kappa_prior = 0;
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nu_prior = 0;
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nu_prior = 0;
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Psi_prior = arma::eye(ny,ny) * (nu_prior + ny + 1);
|
Psi_prior = arma::eye(ny, ny) * (nu_prior + ny + 1);
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mu_est = mu_prior;
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mu_est = mu_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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}
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}
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Bayesian_estimator::Bayesian_estimator(arma::vec mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, arma::mat Psi_prior_0)
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Bayesian_estimator::Bayesian_estimator(const arma::vec& mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, const arma::mat& Psi_prior_0)
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{
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{
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mu_prior = mu_prior_0;
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mu_prior = mu_prior_0;
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kappa_prior = kappa_prior_0;
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kappa_prior = kappa_prior_0;
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nu_prior = nu_prior_0;
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nu_prior = nu_prior_0;
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Psi_prior = Psi_prior_0;
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Psi_prior = Psi_prior_0;
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mu_est = mu_prior;
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mu_est = mu_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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}
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}
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Bayesian_estimator::~Bayesian_estimator()
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Bayesian_estimator::~Bayesian_estimator()
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{
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{
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}
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}
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void Bayesian_estimator::init(arma::vec mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, arma::mat Psi_prior_0)
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void Bayesian_estimator::init(const arma::mat& mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, const arma::mat& Psi_prior_0)
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{
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{
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mu_prior = mu_prior_0;
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mu_prior = mu_prior_0;
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kappa_prior = kappa_prior_0;
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kappa_prior = kappa_prior_0;
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nu_prior = nu_prior_0;
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nu_prior = nu_prior_0;
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Psi_prior = Psi_prior_0;
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Psi_prior = Psi_prior_0;
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mu_est = mu_prior;
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mu_est = mu_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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Psi_est = Psi_prior;
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}
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}
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/*
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/*
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||||||
* Perform Bayesian noise estimation using the normal-inverse-Wishart priors stored in
|
* Perform Bayesian noise estimation using the normal-inverse-Wishart priors stored in
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||||||
* the class structure, and update the priors according to the computed posteriors
|
* the class structure, and update the priors according to the computed posteriors
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*/
|
*/
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void Bayesian_estimator::update_sequential(arma::vec data)
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void Bayesian_estimator::update_sequential(const arma::vec& data)
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{
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{
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int K = data.n_cols;
|
int K = data.n_cols;
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||||||
int ny = data.n_rows;
|
int ny = data.n_rows;
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||||||
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||||||
if (mu_prior.is_empty())
|
if (mu_prior.is_empty())
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{
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{
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mu_prior = arma::zeros(ny,1);
|
mu_prior = arma::zeros(ny, 1);
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}
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}
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||||||
if (Psi_prior.is_empty())
|
if (Psi_prior.is_empty())
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{
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{
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Psi_prior = arma::zeros(ny,ny);
|
Psi_prior = arma::zeros(ny, ny);
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}
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}
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arma::vec y_mean = arma::mean(data, 1);
|
arma::vec y_mean = arma::mean(data, 1);
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arma::mat Psi_N = arma::zeros(ny, ny);
|
arma::mat Psi_N = arma::zeros(ny, ny);
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for (int kk = 0; kk < K; kk++)
|
for (int kk = 0; kk < K; kk++)
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{
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{
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Psi_N = Psi_N + (data.col(kk)-y_mean)*((data.col(kk)-y_mean).t());
|
Psi_N = Psi_N + (data.col(kk) - y_mean) * ((data.col(kk) - y_mean).t());
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}
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}
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||||||
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||||||
arma::vec mu_posterior = (kappa_prior*mu_prior + K*y_mean) / (kappa_prior + K);
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arma::vec mu_posterior = (kappa_prior * mu_prior + K * y_mean) / (kappa_prior + K);
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||||||
int kappa_posterior = kappa_prior + K;
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int kappa_posterior = kappa_prior + K;
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int nu_posterior = nu_prior + K;
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int nu_posterior = nu_prior + K;
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arma::mat Psi_posterior = Psi_prior + Psi_N + (kappa_prior*K)/(kappa_prior + K)*(y_mean - mu_prior)*((y_mean - mu_prior).t());
|
arma::mat Psi_posterior = Psi_prior + Psi_N + (kappa_prior * K) / (kappa_prior + K) * (y_mean - mu_prior) * ((y_mean - mu_prior).t());
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mu_est = mu_posterior;
|
mu_est = mu_posterior;
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if ((nu_posterior - ny - 1) > 0)
|
if ((nu_posterior - ny - 1) > 0)
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@ -131,10 +131,10 @@ void Bayesian_estimator::update_sequential(arma::vec data)
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Psi_est = Psi_posterior / (nu_posterior + ny + 1);
|
Psi_est = Psi_posterior / (nu_posterior + ny + 1);
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}
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}
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mu_prior = mu_posterior;
|
mu_prior = mu_posterior;
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kappa_prior = kappa_posterior;
|
kappa_prior = kappa_posterior;
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||||||
nu_prior = nu_posterior;
|
nu_prior = nu_posterior;
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Psi_prior = Psi_posterior;
|
Psi_prior = Psi_posterior;
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}
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}
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@ -142,10 +142,9 @@ void Bayesian_estimator::update_sequential(arma::vec data)
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|||||||
* Perform Bayesian noise estimation using a new set of normal-inverse-Wishart priors
|
* Perform Bayesian noise estimation using a new set of normal-inverse-Wishart priors
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* and update the priors according to the computed posteriors
|
* and update the priors according to the computed posteriors
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*/
|
*/
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void Bayesian_estimator::update_sequential(arma::vec data, arma::vec mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, arma::mat Psi_prior_0)
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void Bayesian_estimator::update_sequential(const arma::vec& data, const arma::vec& mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, const arma::mat& Psi_prior_0)
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{
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{
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int K = data.n_cols;
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int K = data.n_cols;
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int ny = data.n_rows;
|
int ny = data.n_rows;
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||||||
arma::vec y_mean = arma::mean(data, 1);
|
arma::vec y_mean = arma::mean(data, 1);
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@ -153,13 +152,13 @@ void Bayesian_estimator::update_sequential(arma::vec data, arma::vec mu_prior_0,
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for (int kk = 0; kk < K; kk++)
|
for (int kk = 0; kk < K; kk++)
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{
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{
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Psi_N = Psi_N + (data.col(kk)-y_mean)*((data.col(kk)-y_mean).t());
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Psi_N = Psi_N + (data.col(kk) - y_mean) * ((data.col(kk) - y_mean).t());
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}
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}
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arma::vec mu_posterior = (kappa_prior_0*mu_prior_0 + K*y_mean) / (kappa_prior_0 + K);
|
arma::vec mu_posterior = (kappa_prior_0 * mu_prior_0 + K * y_mean) / (kappa_prior_0 + K);
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int kappa_posterior = kappa_prior_0 + K;
|
int kappa_posterior = kappa_prior_0 + K;
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int nu_posterior = nu_prior_0 + K;
|
int nu_posterior = nu_prior_0 + K;
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arma::mat Psi_posterior = Psi_prior_0 + Psi_N + (kappa_prior_0*K)/(kappa_prior_0 + K)*(y_mean - mu_prior_0)*((y_mean - mu_prior_0).t());
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arma::mat Psi_posterior = Psi_prior_0 + Psi_N + (kappa_prior_0 * K) / (kappa_prior_0 + K) * (y_mean - mu_prior_0) * ((y_mean - mu_prior_0).t());
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||||||
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mu_est = mu_posterior;
|
mu_est = mu_posterior;
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||||||
if ((nu_posterior - ny - 1) > 0)
|
if ((nu_posterior - ny - 1) > 0)
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@ -171,10 +170,10 @@ void Bayesian_estimator::update_sequential(arma::vec data, arma::vec mu_prior_0,
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Psi_est = Psi_posterior / (nu_posterior + ny + 1);
|
Psi_est = Psi_posterior / (nu_posterior + ny + 1);
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}
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}
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mu_prior = mu_posterior;
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mu_prior = mu_posterior;
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||||||
kappa_prior = kappa_posterior;
|
kappa_prior = kappa_posterior;
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nu_prior = nu_posterior;
|
nu_prior = nu_posterior;
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Psi_prior = Psi_posterior;
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Psi_prior = Psi_posterior;
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}
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}
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arma::mat Bayesian_estimator::get_mu_est()
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arma::mat Bayesian_estimator::get_mu_est()
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@ -186,4 +185,3 @@ arma::mat Bayesian_estimator::get_Psi_est()
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{
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{
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return Psi_est;
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return Psi_est;
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}
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}
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@ -58,17 +58,16 @@
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class Bayesian_estimator
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class Bayesian_estimator
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{
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{
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public:
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public:
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Bayesian_estimator();
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Bayesian_estimator();
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Bayesian_estimator(int ny);
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Bayesian_estimator(int ny);
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Bayesian_estimator(arma::vec mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, arma::mat Psi_prior_0);
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Bayesian_estimator(const arma::vec& mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, const arma::mat& Psi_prior_0);
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~Bayesian_estimator();
|
~Bayesian_estimator();
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void init(arma::vec mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, arma::mat Psi_prior_0);
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void init(const arma::mat& mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, const arma::mat& Psi_prior_0);
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void update_sequential(arma::vec data);
|
void update_sequential(const arma::vec& data);
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void update_sequential(arma::vec data, arma::vec mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, arma::mat Psi_prior_0);
|
void update_sequential(const arma::vec& data, const arma::vec& mu_prior_0, int kappa_prior_0, int nu_prior_0, const arma::mat& Psi_prior_0);
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arma::mat get_mu_est();
|
arma::mat get_mu_est();
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arma::mat get_Psi_est();
|
arma::mat get_Psi_est();
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@ -81,7 +80,6 @@ private:
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int kappa_prior;
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int kappa_prior;
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int nu_prior;
|
int nu_prior;
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arma::mat Psi_prior;
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arma::mat Psi_prior;
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};
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};
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#endif
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#endif
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