Rのパーティクルフィルター–自明なコード例

Rでパーティクルフィルターを実行する方法の簡単なコード例を探しています。pompパッケージは、状態空間の数学ビットをサポートしているようですが、例は、私などの単純なOO開発者のために、プログラムで従うのが少し難しいです。観測されたデータをpompオブジェクトにロードする方法。

• ここに例：http : //cran.r-project.org/web/packages/pomp/vignettes/intro_to_pomp.pdf

入力としてノイズのあるデータの1列を含むcsvファイルがあり、それをパーティクルフィルターに通して、出力が推定値である別のcsvファイルにクリーンアップできるようにしたいとします。

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

サンプルの主な問題は、csvデータをpompオブジェクトにロードすることです。

今のところ、非常に単純な状態空間モデルで十分です。

R-好奇心のためのアイデアはありますか？

編集：ほとんどのパーティクルフィルターパッケージは現在なくなっているようです。しかし、私はLaplacesDemon（ベイジアンMCMCパッケージ）を使用していて、粒子フィルターの一種であるPMCを実装するPMC（Population Monte Carlo）関数を持っています。たぶん、クイックパーティクルフィルターのようなものには機械が多すぎるかもしれませんが、学ぶ価値のあるパッケージです。

CRANでパッケージとチュートリアルを見つけることができます。

オリジナル：正直に言うと、最も単純なケースでpompは、使用するのは難しいです。それはあなたがしたいかもしれないもののために非常に柔軟性がありますが、それは食料品店に行くのに宇宙船を使うようなものです。

あなたは、基本機能を含む、（あなたのデータは、カルマン・フィルタの仮定を満たす可能性がある場合）、カルマン・フィルタを見てみましたtsSmoothとStructTS（単変量のみ）、およびパッケージdlm？loessその他のスムーザーも見てみたいと思います。

私は願って私が間違っていると、誰かが、迅速で、ここでのホップ「ここで、このようなあなたには、いくつかの控えめな仮定を持っているような単純な単変量のデータのためにそれを行う方法です。」自分でパッケージを使用できるようになりたいです。