University of Colorado System
Kalman Filter Boot Camp (and State Estimation)

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University of Colorado System

Kalman Filter Boot Camp (and State Estimation)

Gregory Plett

Dozent: Gregory Plett

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 22 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applying Kalman filters for state estimation
  • Kategorie: Learning state-space models for Kalman filters
  • Kategorie: Understanding the purpose of a Kalman filter
  • Kategorie: Learning random variables and random processes for Kalman filters
  • Kategorie: Learning the steps of a linear Kalman filter

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2024

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28 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Applied Kalman Filtering
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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

This week, you will learn what a Kalman filter is and generally what it does. You will be introduced to the roadmap for the course and the specialization, and will learn some applications that use Kalman filters.

Das ist alles enthalten

6 Videos11 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema

Kalman filters estimate the "state" of a system that is described using a "state-space model." This week, you will learn the background concepts in state-space models that are required in order to implement a Kalman filter.

Das ist alles enthalten

8 Videos9 Lektüren8 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Systems whose state we would like to estimate are affected by unknown inputs ("disturbances" or "process noises") and their measurements are affected by sensor noises. These noises are modeled by random variables. This week, you will learn the background concepts in random variables that are required in order to implement a Kalman filter.

Das ist alles enthalten

8 Videos8 Lektüren8 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Even though we have not yet derived the steps of the Kalman filter, it is instructive to gain insight into a Kalman filter's operation by watching it run. This week, you will learn how to implement a Kalman filter in Octave and see cases where it works well and where it fails (next course, you will learn why!).

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren6 Aufgaben4 Unbewertete Labore

Dozent

Gregory Plett
University of Colorado System
9 Kurse72.489 Lernende

von

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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