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)
Ce cours fait partie de Spécialisation "Applied Kalman Filtering"
Instructeur : Gregory Plett
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Calculus
- Catégorie : Control Systems
- Catégorie : Estimation
- Catégorie : Computer Programming Tools
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Simulation and Simulation Software
- Catégorie : Derivatives
- Catégorie : Model Evaluation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Mathematical Software
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
27 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Applied Kalman Filtering"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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