Genişletilmiş Kalman Filtresi oleh Fouad Sabry
Ringkasan
1: Genişletilmiş Kalman filtresi: Doğrusal olmayan tahminde temel bir araç olan genişletilmiş Kalman filtresini (EKF) tanıtır.
2: Bra-ket gösterimi: Kuantum benzeri sistemlerin yapısına odaklanarak matematiksel temeli açıklar.
3: Eğrilik: Eğrilik kavramını ve doğrusal olmayan filtrelerin performansı üzerindeki etkisini tartışır.
4: Maksimum olasılık tahmini: En yüksek olasılığa sahip parametreleri tahmin etmek için kullanılan istatistiksel yaklaşımı ayrıntılı olarak açıklar.
5: Kalman filtresi: Birçok durum tahmin tekniğinin temeli olan Kalman filtresinin derinlemesine bir incelemesini sağlar.
6: Kovaryans matrisi: Kovaryans matrisini ve filtrelemedeki belirsizliği ölçmedeki rolünü açıklar.
7: Belirsizliğin yayılması: Belirsizliğin zaman içinde nasıl yayıldığını ve filtreleme doğruluğunu nasıl etkilediğini araştırır. 8: Levenberg–Marquardt algoritması: Doğrusal olmayan en küçük kareler problemlerini optimize eden bu algoritmayı tanıtır.
9: Güven bölgesi: Parametre tahminlerinin hassasiyetini ölçen istatistiksel bölgeyi açıklar.
10: Doğrusal olmayan regresyon: Optimizasyon tekniklerini kullanarak verilere doğrusal olmayan modeller uydurma yöntemlerine odaklanır.
11: Tahmin teorisi: Filtre tasarımı ve analizini anlamak için gerekli olan tahminin arkasındaki teoriyi sağlar.
12: Genelleştirilmiş en küçük kareler: Heteroskedastisite varlığında regresyon problemlerini çözmek için genelleştirilmiş yaklaşımı tartışır.
13: Von Mises–Fisher dağılımı: Yüksek boyutlardaki yönlü veriler için yararlı olan bu olasılık dağılımını tanıtır.
14: Topluluk Kalman filtresi: Büyük ölçekli doğrusal olmayan sistemler için uygun olan Kalman filtresinin bir varyasyonunu inceler.
15: Filtreleme problemi (stokastik süreçler): Filtrelemenin dinamik sistemlerdeki rastgele süreçlere nasıl uygulanabileceğini ayrıntılarıyla açıklar. 16: GPS/INS: Hassas navigasyon ve tahmin için GPS ve ataletsel navigasyon sistemlerinin entegrasyonunu açıklar.
17: Doğrusal en küçük kareler: Doğrusal regresyon problemlerini çözmek için en küçük kareler yöntemini kapsar.
18: Simetri koruyan filtre: Robotikte önemli olan sistemlerde simetriyi korumak için tasarlanmış filtreleri tanıtır.
19: Değişmez genişletilmiş Kalman filtresi: Doğrusal olmayan sistemlerde değişmezliği koruyan bir EKF varyasyonunu açıklar.
20: Kokusuz dönüşüm: Doğrusal olmayan modellerde durum tahminini iyileştirmek için bir teknik olan kokusuz dönüşümü tartışır.
21: SAMV (algoritma): Belirsiz ortamlarda sağlam tahmin için SAMV algoritmasını tanıtır.
Ulasan
Tulis ulasan anda
Ingin mengulas e-book ini? Silah Sign in untuk memulai ulasan anda.