R中的粒子过滤器–简单代码示例

我正在寻找一个如何在R中运行粒子过滤器的简单代码示例。pomp程序包似乎支持状态空间数学位，但是对于像我这样的简单OO开发人员，这些示例很难以编程方式进行遵循如何将观察到的数据加载到pomp对象中。

• 此处的示例：http : //cran.r-project.org/web/packages/pomp/vignettes/intro_to_pomp.pdf

可以说我有一个带有1列嘈杂数据的csv文件作为输入，并且我希望通过“粒子过滤器”运行它，以便希望将其清理为输出，并将其输出为另一个csv文件。

 y <- read.csv("C:/Dev/VeryCleverStatArb/inputData.csv", header=FALSE)
 #CSV to Pomp object ???
 #Run Particle Filter
 #Write estimates to csv.

这些示例的主要困难是将csv数据加载到pomp对象中。

现在，一个非常简单的状态空间模型应该已经足够了。

对R好奇有什么想法吗？

编辑：似乎大多数粒子过滤器软件包现在都消失了。但是，我一直在玩LaplacesDemon（贝叶斯MCMC软件包），它确实具有实现PMC（颗粒过滤器的一种）的PMC（蒙特蒙特卡洛人口）功能。也许对于快速粒子过滤器来说，机器太多了，但是值得一学的软件包。

您可以在CRAN上找到软件包和教程。

原文：说实话，在最简单的情况下，pomp很难使用。对于您可能想做的任何事情来说，它都非常灵活，但这就像使用太空飞船去杂货店一样。

您是否尝试过查看卡尔曼滤波器（如果您的数据可能满足卡尔曼滤波器的假设），包括基本函数tsSmooth和StructTS（仅单变量）以及包dlm？我还将看一看loess其他平滑器。

我希望我是错的，有人希望在这里快速介绍一下，“这是处理简单的单变量数据的方法，例如您具有一些适度的假设。” 我希望自己可以使用该软件包。