University of Colorado System
Spezialisierung Applied Kalman Filtering

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University of Colorado System

Spezialisierung Applied Kalman Filtering

Learn how to Design and Implement Kalman Filters. Linear and nonlinear Kalman filters and particle filters for state estimation, target tracking, parameter estimation, and navigation

Gregory Plett

Dozent: Gregory Plett

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Monate
Pro Woche 5 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • How to design and implement robust linear and nonlinear Kalman filters and particle filters to solve important engineering state-estimation problems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Understand how Kalman filters work
  • Kategorie: Implement linear Kalman filter
  • Kategorie: Implement particle filter
  • Kategorie: Implement extended Kalman filter
  • Kategorie: Implement sigma-point Kalman filter
  • Kategorie: Overcome common problems when implementing Kalman filters

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

September 2024

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Describing the role of all Kalman-filter variables
Kategorie: Understanding purpose of sequential-probabilistic-inference steps
Kategorie: Modifying Kalman-filter steps to enable applications that violate the standard assumptions
Kategorie: Modifying Kalman-filter steps to make it more robust
Kategorie: Implement a Kalman filter for a target-tracking application

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Implement sigma-point Kalman filter (SPKF) and unscented Kalman filter (UKF)
Kategorie: Implement extended Kalman filter (EKF)
Kategorie: Implement parameter estimators using nonlinear Kalman filters
Kategorie: Implement cubature Kalman filter (CKF)
Kategorie: Implement adaptive extended Kalman filter (AEKF)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Implement a robust particle-filter algorithm in Octave
Kategorie: Implementing Bayesian inference state-estimation solution
Kategorie: Apply a particle filter to solve an indoor-navigation problem
Kategorie: Implement sequential importance sampling in Octave
Kategorie: Implement Monte-Carlo integration methods

Dozent

Gregory Plett
University of Colorado System
9 Kurse72.129 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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