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

Instructeur : Gregory Plett

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

22 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

septembre 2024

Évaluations

28 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Applied Kalman Filtering
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

6 vidéos11 lectures6 devoirs1 sujet de discussion

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.

Inclus

8 vidéos9 lectures8 devoirs2 laboratoires non notés

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.

Inclus

8 vidéos8 lectures8 devoirs1 laboratoire non noté

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!).

Inclus

6 vidéos6 lectures6 devoirs4 laboratoires non notés

Instructeur

Gregory Plett
University of Colorado System
9 Cours72 489 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Electrical Engineering

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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