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)
Particle Filters (and Navigation)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied Kalman Filtering“
Dozent: Gregory Plett
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mathematical Modeling
- Kategorie: Applied Mathematics
- Kategorie: Estimation
- Kategorie: Integral Calculus
- Kategorie: Bayesian Network
- Kategorie: Engineering Analysis
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Markov Model
- Kategorie: Numerical Analysis
- Kategorie: Simulations
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Matlab
Wichtige Details
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24 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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