Documentation KF scheme improvement (text)

diff --git a/doc/en/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst b/doc/en/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
index ddad7e21d2977b8464e117d1a45f9d020c30e58b..d252c8e5dbfb082ec2464bef1c6b9ecbb677731b 100644 (file)
--- a/doc/en/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
+++ b/doc/en/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
@@ -34,17 +34,16 @@ This algorithm realizes an estimation of the state of a dynamic system by a
 extended Kalman Filter, using a non-linear calculation of the state and the
 incremental evolution (process).
 
-Conceptually, we can represent the temporal pattern of action of the operators
-for this algorithm in the following way, with **x** the state, **P** the state
-error covariance, **H** the observation operator and **M** the evolution
-operator :
+Conceptually, we can represent the temporal pattern of action of the evolution
+operator for this algorithm in the following way, with **x** the state and
+**P** the state error covariance :
 
   .. _schema_temporel_KF:
   .. image:: images/schema_temporel_KF.png
     :align: center
-    :width: 50%
+    :width: 100%
   .. centered::
-    **Timeline of steps in Kalman filter assimilation**
+    **Timeline of steps in extended Kalman filter assimilation**
 
 We notice that there is no analysis performed at the initial time step
 (numbered 0 in the time indexing) because there is no forecast at this time

diff --git a/doc/en/ref_algorithm_KalmanFilter.rst b/doc/en/ref_algorithm_KalmanFilter.rst
index 0535b08b2122ce6d08a5ed2c18a775217fb9a4b8..71fedf7ca20f1b11b156741fc0ec21d3d26f89be 100644 (file)
--- a/doc/en/ref_algorithm_KalmanFilter.rst
+++ b/doc/en/ref_algorithm_KalmanFilter.rst
@@ -38,15 +38,14 @@ cases which are linear, even if it sometimes works in "slightly" non-linear
 cases. One can verify the linearity of the operators with the help of
 the :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
 
-Conceptually, we can represent the temporal pattern of action of the operators
-for this algorithm in the following way, with **x** the state, **P** the state
-error covariance, **H** the observation operator and **M** the evolution
-operator :
+Conceptually, we can represent the temporal pattern of action of the evolution
+operator for this algorithm in the following way, with **x** the state and
+**P** the state error covariance :
 
   .. _schema_temporel_KF:
   .. image:: images/schema_temporel_KF.png
     :align: center
-    :width: 50%
+    :width: 100%
   .. centered::
     **Timeline of steps in Kalman filter assimilation**
 

diff --git a/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst b/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
index 7e0e7aea088a48415dc4796b1732fdd3a46bd752..3fc1cadf3ad73f611f5c83acb3f4a68e300229d1 100644 (file)
--- a/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
+++ b/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
@@ -34,17 +34,16 @@ Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système dynamique par un
 filtre de Kalman étendu, utilisant un calcul non linéaire de l'état et de
 l'évolution incrémentale (processus).
 
-Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action des
-opérateurs de cet algorithme de la manière suivante, avec **x** l'état, **P**
-la covariance d'erreur d'état, **H** l'opérateur d'observation et **M**
-l'opérateur d'évolution :
+Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action de
+l'opérateur d'évolution de cet algorithme de la manière suivante, avec **x**
+l'état et **P** la covariance d'erreur d'état :
 
   .. _schema_temporel_KF:
   .. image:: images/schema_temporel_KF.png
     :align: center
-    :width: 50%
+    :width: 100%
   .. centered::
-    **Schéma temporel des étapes en assimilation par filtre de Kalman**
+    **Schéma temporel des étapes en assimilation par filtre de Kalman étendu**
 
 On remarque qu'il n'y a pas d'analyse effectuée au pas de temps initial
 (numéroté 0 dans l'indexage temporel) car il n'y a pas de prévision à cet

diff --git a/doc/fr/ref_algorithm_KalmanFilter.rst b/doc/fr/ref_algorithm_KalmanFilter.rst
index 9692a5fac437d575b1b20ee5cc981ddb88d81446..5e6af419dcf0ffa19b0f44f14318334e4fdc23bc 100644 (file)
--- a/doc/fr/ref_algorithm_KalmanFilter.rst
+++ b/doc/fr/ref_algorithm_KalmanFilter.rst
@@ -38,15 +38,14 @@ incrémentale (processus) linéaires, même s'il fonctionne parfois dans les cas
 "faiblement" non-linéaire. On peut vérifier la linéarité de l'opérateur
 d'observation à l'aide de l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
 
-Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action des
-opérateurs de cet algorithme de la manière suivante, avec **x** l'état, **P**
-la covariance d'erreur d'état, **H** l'opérateur d'observation et **M**
-l'opérateur d'évolution :
+Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action de
+l'opérateur d'évolution de cet algorithme de la manière suivante, avec **x**
+l'état et **P** la covariance d'erreur d'état :
 
   .. _schema_temporel_KF:
   .. image:: images/schema_temporel_KF.png
     :align: center
-    :width: 50%
+    :width: 100%
   .. centered::
     **Schéma temporel des étapes en assimilation par filtre de Kalman**