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)
Ce cours fait partie de Spécialisation Applied Kalman Filtering
Instructeur : Gregory Plett
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
21 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
27 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
This week, you will learn how to implement the extended Kalman filter to estimate the state of a nonlinear system.
Inclus
8 vidéos13 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
This week, you will learn how to implement the sigma-point Kalman filter to estimate the state of a nonlinear system.
Inclus
6 vidéos6 lectures6 devoirs1 laboratoire non noté
This week, you will learn how to extend and refine nonlinear Kalman filters for special cases.
Inclus
7 vidéos7 lectures7 devoirs3 laboratoires non notés
This week, you will learn how to use nonlinear Kalman filters to estimate model parameter values.
Inclus
7 vidéos7 lectures7 devoirs3 laboratoires non notés
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