First, we use a technique called dynamic time warping from speech recognition. And this allows us to temporally align all of the examples. And then we apply Kalman filtering, a technique from control theory, that allows us to statistically analyze all the noise and extract the desired trajectory that underlies them.
Eerst gebruiken we een techniek genaamd 'dynamic time warping' uit de spraakherkenning. Dit laat ons toe om alle voorbeelden te alignement, en dan passen we 'Kalmanfiltering' toe een techniek uit de controletheorie, die ons toelaat om al het ruis statistisch te analyseren en het onderliggende gewenste traject af te leiden.