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線性卡爾曼濾波器的資料融合

Contents

理論與實施

從這 5.5 小時的課程,你會學到

  • 如何使用機率分佈以機率方式表達不確定性
  • 如何將微分系統轉換為狀態空間表示
  • 如何模擬和描述狀態空間動態系統
  • 如何使用最小二乘估計來解決估計問題
  • 如何使用線性卡爾曼濾波器解決最優估計問題
  • 如何針對任何問題導出卡爾曼濾波器的系統矩陣
  • 如何優化調整線性卡爾曼濾波器以獲得最佳性能
  • 如何用 Python 實現線性卡爾曼濾波器

要求

  • 線性代數的基本理解
  • 基本的 Python 程式設計經驗

課程說明

你需要學習資料融合( Data Fusion )和卡爾曼濾波( Kalman Filtering )!

卡爾曼濾波器是估計和資料融合理論( data fusion theory )史上最偉大的發現之一,也許也是二十世紀最偉大的工程發現之一。 它使人類能夠做和建造許多其他方式不可能實現的事情。 它可直接應用於複雜動態系統( dynamic systems )的控制,如汽車、飛機、船舶和航天器。

這些概念廣泛應用於工程和製造領域,但也應用於化學、生物學、金融、經濟學等許多其他領域。

為什麼關注資料融合和卡爾曼濾波

  • 資料融合是一個令人驚嘆的工具,幾乎在涉及任何類型的傳感、測量或自動化的每一項現代技術中都有使用。
  • 卡爾曼濾波器是最廣泛使用的資料融合方法之一。 通過理解這個過程,你將更容易理解更複雜的方法。
  • 初學者很難理解過濾器的工作原理以及如何在實踐中應用這些概念。
  • 評估和調整卡爾曼濾波器以獲得最佳性能可能有點像“魔法”,我們將為你提供提示和結構,以便你知道如何自己執行此操作。
  • 因此,你不必浪費時間嘗試解決或除錯,使用這門課中的知識可以輕鬆避免問題! 成為主題專家!

你將學到什麼:

你將從頭開始學習該理論,這樣你就可以完全理解它的工作原理以及事物對最終結果的影響。 你還將學習這些技術的實際實施,以便你知道如何將理論付諸實踐。

我們將涵蓋:

  • 基本概率和隨機變量
  • 動態系統和狀態空間表示
  • 最小二乘估計
  • 線性卡爾曼濾波
  • 涵蓋理論、實施、用例
  • 使用 Python 和模擬進行理論解釋和分析

在本課程結束時,你將了解:

  • 如何使用機率分佈以幾率方式表達不確定性
  • 如何將微分系統轉換為狀態空間表示
  • 如何模擬和描述狀態空間動態系統
  • 如何使用最小二乘估計來解決估計問題
  • 如何使用線性卡爾曼濾波器解決最優估計問題
  • 如何針對任何問題導出卡爾曼濾波器的系統矩陣
  • 如何優化調整線性卡爾曼濾波器以獲得最佳性能
  • 如何用 Python 實現線性卡爾曼濾波器

你還在等什麼??

觀看課程教學的免費預覽,以便你了解課程內容。 如果你認為本課程對你有幫助,就註冊吧,本課程有 Udemy 30 天內不問你任何理由的保證退款,你不會有任何損失的。

我希望很快能在課程中見到你!

Steve

目標受眾

  • 大學生或獨立學習者
  • 在職工程師和科學家
  • 想要溫習與資料融合和卡爾曼濾波相關的數學理論和技能的工程專業人士
  • 希望了解資料融合背後的基本概念以幫助實施或支持開發資料融合程式碼的軟體開發人員
  • 任何已經精通數學“理論上”並且想要學習如何在程式碼中實現該理論的人

講師簡介

Steven Dumble 航太工程師, PHD, 教師

我是 GN&C(制導 Guidance、導航 Navigation 和控制 Control)航太工程師,曾在學術界、國防和商業行業工作。這使我能夠在廣泛的領域和專案中工作,從給大學生講課到設計和實施導彈的控制和導航系統,再到自動駕駛拖拉機。

我在教學、軟體開發、工程和研究方面擁有近 15 年的經驗。我教過本科生一直到博士生,我的研究導致了許多科學期刊出版物和專利發明,我的程式碼在數千輛自動駕駛汽車上運行。

我不喜歡現在很多可用的課程有很少的高級主題或內容,他們跳過了基礎知識,沒有教授高級學習所需的基本原則,相反,他們教授的只是千篇一律的資訊一種非常具體的情況,或者將繁重的工作留給第 3 方 libraries,如果某些事情不太奏效,會讓學生感到困惑……我會用我的課程來改變它!

如果你想學習成為主題專家所需的知識和技能,那麼你可以顯著提高你作為員工、自由工作者或企業主的價值和能力,那麼希望我很快會在我的一門課程(或更多課程)中見到你!

英文字幕:有

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