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认识卡尔曼滤波
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课程介绍:认识卡尔曼滤波

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课程列表
【第1集】什么是卡尔曼滤波器
【第2集】一个简单例子的流程图
【第3集】卡尔曼近距离观察
【第4集】卡尔曼滤波器的3个计算
【第5集】卡尔曼滤波器的简单示例
【第6集】卡尔曼滤波器的简单示例(续)
【第7集】多维模型1(上)
【第8集】多维模型1(下)
【第9集】多维模型2-状态矩阵
【第10集】多维模型3状态矩阵
【第11集】多维模型4控制变量矩阵
【第12集】多维模型5查找下落物体的状态矩阵
【第13集】多维模型6更新状态矩阵
【第14集】二维运动对象的多维7状态矩阵
【第15集】多维模型8什么是控制变量矩阵
【第16集】多维模型9从先前状态转换为当前状态2-D
【第17集】多维模型10从先前状态转换为当前状态3-D
【第18集】多维模型11数值示例 查找状态矩阵1-D的过程
【第19集】第十八集
【第20集】什么是方差-协方差矩阵2
【第21集】协方差矩阵和标准偏差的示例
【第22集】找到协方差矩阵,数值示例1
【第23集】查找协方差矩阵,数值示例2
【第24集】查找协方差矩阵,数值示例3(上)
【第25集】查找协方差矩阵,数值示例3(下)
【第26集】找到状态协方差矩阵
【第27集】解释状态协方差矩阵
【第28集】二维卡尔曼滤波器的流程图-跟踪飞机
【第29集】预测状态-追踪飞机
【第30集】初始过程协方差-跟踪飞机
【第31集】预测过程协方差-跟踪飞机
【第32集】计算卡尔曼增益-跟踪飞机
【第33集】新观察-追踪飞机
【第34集】计算当前状态-跟踪飞机
【第35集】更新过程协方差-跟踪飞机
【第36集】当前成为上一个-跟踪飞机
【第37集】第1、2、3次迭代-跟踪飞机
【第38集】卡尔曼增益第二次迭代-跟踪飞机
【第39集】第5次,第6次迭代-跟踪飞机
【第40集】第7、8次迭代-跟踪飞机
【第41集】第三次迭代的第1部分-跟踪飞机
【第42集】第三次迭代的第2部分-跟踪飞机
【第43集】绘制第1次3次迭代(t vs x)-跟踪飞机
【第44集】绘制1st 3迭代图(t vs v)-跟踪Airpl
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