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)
Nonlinear Kalman Filters (and Parameter Estimation)
本课程是 Applied Kalman Filtering 专项课程 的一部分
位教师：Gregory Plett
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作业
27 项作业
授课语言：英语（English）
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该课程共有4个模块
This week, you will learn how to implement the extended Kalman filter to estimate the state of a nonlinear system.
涵盖的内容
8个视频13篇阅读材料7个作业1个讨论话题1个非评分实验室
This week, you will learn how to implement the sigma-point Kalman filter to estimate the state of a nonlinear system.
涵盖的内容
6个视频6篇阅读材料6个作业1个非评分实验室
This week, you will learn how to extend and refine nonlinear Kalman filters for special cases.
涵盖的内容
7个视频7篇阅读材料7个作业3个非评分实验室
This week, you will learn how to use nonlinear Kalman filters to estimate model parameter values.
涵盖的内容
7个视频7篇阅读材料7个作业3个非评分实验室
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位教师
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