基礎から学ぶカルマンフィルタとRによるデータ処理の実習講座 〜1人1台PC実習付〜

〜 ベース知識(線形代数・確率統計)、時系列モデル、ベイズ推定、定常カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、FKFパッケージの利用 〜

  • ベース知識の復習から入り、独学ではつまずきやすいカルマンフィルタを基礎から学ぶ講座!
  • 測定誤差をともなう時系列データを適切に扱うために必要な線形・拡張カルマンフィルタの基礎から習得し、制御・計測・推定などに活かそう!

PCは弊社にて用意いたします

講師の言葉

 カルマンフィルタは、測定誤差をともなうあらゆる時系列データを扱う際に基礎となる理論で、またシステム制御においても重要な役割をはたします。このためカルマンフィルタは、人工衛星の軌道推定、カーナビ、レーダー、信号処理、画像処理、通信などの工学の分野から、計量経済学などの社会科学の分野まで、多くの分野で幅広く応用されています。

 しかしカルマンフィルタの理論の習得には線形代数、確率統計の予備知識が不可欠で、カルマンフィルタの専門書を独力で理解するのは難しい場合もあります。

 本講座では、カルマンフィルタの理解に必要となる線形代数と確率統計の予備知識の復習からはじめ、フリーの統計解析ソフト「R」による実習をおりまぜながら、カルマンフィルタの全体像を平易に解説します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年07月27日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・制御、計測、観測、解析、画像処理、モータ、航空宇宙、通信、エネルギー、金融、異常検知などに携わり、カルマンフィルタの基礎事項を修得したい方
予備知識 ・大学初年度程度の数学知識(行列・微積分など)の知識があるとスムーズに理解できます
修得知識 ・カルマンフィルタの原理を理解した上で、各専門分野でカルマンフィルタを応用できるようになる ・「R」を使ったカルマンフィルタのプログラムを作成について習得できる
プログラム

1. カルマンフィルタのためのベース知識

  (1). 線形代数

    a. 固有値・固有ベクトル

    b. 行列の平方根

  (2). 確率・統計

    a. 最小二乗法

    b. ベイズの定理

2. 線形カルマンフィルタ

  (1). 時系列モデル

    a. 伝達関数モデル(ARモデル、MAモデル、ARMAモデル)

    b. 状態空間モデル

  (2). 推定アルゴリズム

    a. 最小二乗推定

    b. ベイズ推定

  (3). システム制御とカルマンフィルタ

  (4). 定常カルマンフィルタ

3. 非線形カルマンフィルタ

  (1). 拡張カルマンフィルタ(EKF)

    a. 非線形システムの線形化・ヤコビアン

    b. EKFのアルゴリズム

  (2). アンセンテッドカルマンフィルタ(UKF)

    a. 統計的サンプリング・シグマポイント

    b. UKFのアルゴリズム

4. カルマンフィルタの応用

  (1). 工学における応用例

  (2). 経済学における応用例

  (3). 応用例に関する質疑応答

5. Rによるカルマンフィルタの実習(1時間程度)

  (1). FKFパッケージの利用方法

  (2). FKFパッケージによる実データ処理

キーワード カルマンフィルタ入門 拡張カルマンフィルタ システム制御 定常カルマンフィルタ 確率 線形代数 伝達関数 ベイズ ベイズ推定 状態空間  FKFパッケージ
タグ 信号処理マーケティングデータ解析制御
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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