As a follow-on course to "Linear Kalman Filter Deep Dive", this course derives the steps of the extended Kalman filter and the sigma-point Kalman filter for estimating the state of nonlinear dynamic systems. You will learn how to implement these filters in Octave code and compare their results. You will be introduced to adaptive methods to tune Kalman-filter noise-uncertainty covariances online. You will learn how to estimate the parameters of a state-space model using nonlinear Kalman filters.
Nonlinear Kalman Filters (and Parameter Estimation)
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Nonlinear Kalman Filters (and Parameter Estimation)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied Kalman Filtering“
Dozent: Gregory Plett
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: System Implementation
- Kategorie: Estimation
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Simulation and Simulation Software
- Kategorie: Applied Mathematics
- Kategorie: Derivatives
- Kategorie: Numerical Analysis
- Kategorie: Calculus
- Kategorie: Control Systems
- Kategorie: Mathematical Modeling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Mathematical Software
- Kategorie: Matlab
Wichtige Details
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27 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozent
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