As the final course in the Applied Kalman Filtering specialization, you will learn how to develop the particle filter for solving strongly nonlinear state-estimation problems. You will learn about the Monte-Carlo integration and the importance density. You will see how to derive the sequential importance sampling method to estimate the posterior probability density function of a system’s state. You will encounter the degeneracy problem for this method and learn how to solve it via resampling. You will learn how to implement a robust particle-filter in Octave code and will apply it to an indoor-navigation problem.
Particle Filters (and Navigation)
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Particle Filters (and Navigation)
Ce cours fait partie de Spécialisation "Applied Kalman Filtering"
Instructeur : Gregory Plett
Inclus avec
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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 : Applied Mathematics
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Simulations
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Engineering Analysis
- Catégorie : Estimation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Matlab
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
24 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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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
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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