<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Dec 7, 2010 at 8:37 AM, Robert Kern <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:robert.kern@gmail.com">robert.kern@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
<div class="im">On Tue, Dec 7, 2010 at 08:54, Charles R Harris<br>
&lt;<a href="mailto:charlesr.harris@gmail.com">charlesr.harris@gmail.com</a>&gt; wrote:<br>
<br>
&gt; Blas adds quite a bit of overhead for multiplying small matrices, but so<br>
&gt; does calling from python. For implementing Kalman filters it might be better<br>
&gt; to write a whole Kalman class so that operations can be combined at the c<br>
&gt; level.<br>
<br>
</div>As I said, he&#39;s writing the Kalman filter in Cython.<br>
<div class="im"><br>
&gt; Skipper, what kind of Kalman filter are you trying to implement?<br>
<br>
</div>Does this help?<br>
<br>
<a href="http://groups.google.com/group/cython-users/browse_thread/thread/a605a70626a455d?pli=1" target="_blank">http://groups.google.com/group/cython-users/browse_thread/thread/a605a70626a455d?pli=1</a><br>
<font color="#888888"><br></font></blockquote><div><br>A bit, but it isn&#39;t a class. Since the Kalman filter is basically weighted linear least squares with a noisy change of variable, Skipper&#39;s function could probably be implemented that way also. Since he seems to be doing a lot of observation updates in a single go the information Kalman filter, which basically implements the usual least squares, might be a faster way to go.<br>
<br>Chuck <br></div><br></div>