Filtro Kalman extendido oleh Fouad Sabry

1: Filtro de Kalman extendido: presenta el filtro de Kalman extendido (EKF), una herramienta fundamental en la estimación no lineal.

2: Notación Bra-ket: explica la base matemática, centrándose en la estructura de los sistemas cuánticos.

3: Curvatura: analiza el concepto de curvatura y su influencia en el rendimiento de los filtros no lineales.

4: Estimación de máxima verosimilitud: detalla el enfoque estadístico utilizado para estimar los parámetros con la mayor verosimilitud.

5: Filtro de Kalman: proporciona una exploración en profundidad del filtro de Kalman, la base de muchas técnicas de estimación de estado.

6: Matriz de covarianza: describe la matriz de covarianza y su papel en la cuantificación de la incertidumbre en el filtrado.

7: Propagación de la incertidumbre: explora cómo la incertidumbre se propaga a lo largo del tiempo y afecta la precisión del filtrado.

8: Algoritmo de Levenberg-Marquardt: presenta este algoritmo, que optimiza los problemas de mínimos cuadrados no lineales.

9: Región de confianza: explica la región estadística que cuantifica la precisión de las estimaciones de parámetros.

10: Regresión no lineal: se centra en los métodos para ajustar modelos no lineales a los datos mediante técnicas de optimización.

11: Teoría de la estimación: proporciona la teoría detrás de la estimación, esencial para comprender el diseño y el análisis de filtros.

12: Mínimos cuadrados generalizados: analiza el enfoque generalizado para resolver problemas de regresión en presencia de heterocedasticidad.

13: Distribución de von Mises-Fisher: presenta esta distribución de probabilidad útil para datos direccionales en grandes dimensiones.

14: Filtro de Kalman de conjunto: explora una variación del filtro de Kalman adecuada para sistemas no lineales a gran escala.

15: Problema de filtrado (procesos estocásticos): detalla cómo se puede aplicar el filtrado a procesos aleatorios en sistemas dinámicos.

16: GPS/INS: describe la integración de GPS y sistemas de navegación inercial para una navegación y estimación precisas.

17: Mínimos cuadrados lineales: cubre el método de mínimos cuadrados para resolver problemas de regresión lineal.

18: Filtro que preserva la simetría: presenta filtros diseñados para preservar la simetría en sistemas, lo cual es importante en robótica.

19: Filtro de Kalman extendido invariante: explica una variación del EKF que mantiene la invariancia en sistemas no lineales.

20: Transformada sin aroma: analiza la transformada sin aroma, una técnica para mejorar la estimación de estado en modelos no lineales.

21: SAMV (algoritmo): presenta el algoritmo SAMV para una estimación robusta en entornos inciertos.