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Erweiterter Kalman-Filter
Fouad Sabry
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Eine Milliarde Sachkundig [German] 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Technik
Beschreibung
1: Erweiterter Kalman-Filter: Stellt den erweiterten Kalman-Filter (EKF) vor, ein zentrales Werkzeug der nichtlinearen Schätzung.
2: Bra-Ket-Notation: Erklärt die mathematischen Grundlagen mit Schwerpunkt auf der Struktur quantenähnlicher Systeme.
3: Krümmung: Erläutert das Konzept der Krümmung und ihren Einfluss auf die Leistung nichtlinearer Filter.
4: Maximum-Likelihood-Schätzung: Beschreibt detailliert den statistischen Ansatz, der zur Schätzung der Parameter mit der höchsten Wahrscheinlichkeit verwendet wird.
5: Kalman-Filter: Bietet eine eingehende Untersuchung des Kalman-Filters, der Grundlage vieler Zustandsschätzungstechniken.
6: Kovarianzmatrix: Beschreibt die Kovarianzmatrix und ihre Rolle bei der Quantifizierung der Unsicherheit beim Filtern.
7: Ausbreitung der Unsicherheit: Untersucht, wie sich die Unsicherheit im Laufe der Zeit ausbreitet und die Filtergenauigkeit beeinflusst.
8: Levenberg-Marquardt-Algorithmus: Stellt diesen Algorithmus vor, der nichtlineare Kleinstquadrate-Probleme optimiert.
9: Konfidenzbereich: Erklärt den statistischen Bereich, der die Genauigkeit von Parameterschätzungen quantifiziert.
10: Nichtlineare Regression: Konzentriert sich auf Methoden zur Anpassung nichtlinearer Modelle an Daten mithilfe von Optimierungstechniken.
11: Schätztheorie: Bietet die Theorie hinter der Schätzung, die für das Verständnis von Filterdesign und -analyse wesentlich ist.
12: Verallgemeinerte Kleinstquadrate: Erläutert den verallgemeinerten Ansatz zur Lösung von Regressionsproblemen bei Heteroskedastizität.
13: Von-Mises-Fisher-Verteilung: Stellt diese Wahrscheinlichkeitsverteilung vor, die für Richtungsdaten in hohen Dimensionen nützlich ist.
14: Ensemble-Kalman-Filter: Erforscht eine Variante des Kalman-Filters, die für groß angelegte nichtlineare Systeme geeignet ist.
15: Filterproblem (stochastische Prozesse): Beschreibt im Detail, wie Filterung auf Zufallsprozesse in dynamischen Systemen angewendet werden kann.
16: GPS/INS: Beschreibt die Integration von GPS und Trägheitsnavigationssystemen für präzise Navigation und Schätzung.
17: Lineare kleinste Quadrate: Behandelt die Methode der kleinsten Quadrate zur Lösung linearer Regressionsprobleme.
18: Symmetrieerhaltender Filter: Stellt Filter vor, die die Symmetrie in Systemen bewahren sollen, was in der Robotik wichtig ist.
19: Invarianter erweiterter Kalman-Filter: Erklärt eine Variante von EKF, die die Invarianz in nichtlinearen Systemen aufrechterhält.
20: Unscented-Transformation: Bespricht die Unscented-Transformation, eine Technik zur Verbesserung der Zustandsschätzung in nichtlinearen Modellen.
21: SAMV (Algorithmus): Stellt den SAMV-Algorithmus für robuste Schätzungen in unsicheren Umgebungen vor.
Kundenbewertungen
Erweiterter Kalman-Filter, Ausbreitung von Unsicherheit, Krümmung, Maximum-Likelihood-Schätzung, Kalman-Filter, Kovarianzmatrix, Bra-Ket-Notation