カルマンフィルタの基礎とデータ処理の実習講座 ~1人1台PC実習付~

~ 状態空間モデル、確率変数と確率および正規分布、最小2乗法と線形回帰、カルマンフィルタ、制御システムの応用例 ~

・期待値と分散、確率論、最小2乗推定などのベースとなる技術を基礎から学び、一見難しそうなカルマンフィルタの使い方をマスターする講座!

・独学では理解しにくいカルマンフィルタを、基礎からデモや実習を通して学び、測定されたデータからの推定や予測に活かそう!

 

※PCは弊社にて用意します

講師の言葉

 近年、ソフトセンサやカルマンフィルタの採用が拡がるようになってきました。カルマンフィルタは、測定されたデータに基づいて多変数動的システムの状態を推定する、特に確率論に基づいて最もふさわしい推定値を定める手法です。一見難しそうですが、期待値と分散の計算さえ修得できれば基本的な部分は理解可能です。

 本講義では確率論および最小2乗推定の基礎を理解し、それを徐々に一般化することでカルマンフィルタへ誘います。その際、概念を多角的につかむことができるように、演習とMATLABによるデモを交えて講義を行います。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年09月25日(水) 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、信号処理、情報、経済、マーケティングなどの関連分野でカルマンフィルタとは何かを理解したい方、カルマンフィルタを活用したい方
予備知識 ・大学初年度の数学
・一般的なPC操作、入力に慣れていること
修得知識 ・確率論と最小2乗推定の考え方
・カルマンフィルタの概要と使い方
プログラム

1.動的システムの状態とパラメータ推定

  (1).ランダムウォーク

  (2).制御システム

  (3).マーケティング

 

2.カルマンフィルタのための基礎1:状態空間モデル

  (1).線形動的システムの入出力関係

 

3.カルマンフィルタのための基礎2:確率変数と確率および正規分布

  (1).確率、確率変数、確率密度関数

  (2).正規分布

  (3).確率変数の期待値と分散(スカラー)

  (4).確率変数の線形結合の期待値と分散

  (5).相関、無相関

 

4.カルマンフィルタのための基礎3:最小2乗法と線形回帰

  (1).1変数の最小分散推定

    a.事前推定値と事後推定値

    b.推定値

    c.推定値の意味

  (2).通常の最小2乗法との関係

  (3).動的システムの場合の最小分散推定

  (4).確率変数の期待値と分散(ベクトル)

    a.対称行列

    b.半正定、正定

    c.対称行列の大小関係

  (5).多変数の最小分散推定

 

5.カルマンフィルタと応用例

  (1).線形カルマンフィルタ

    a.フィルタリング

    b.予測

    c.平滑化

  (2).非線形カルマンフィルタ

  (3).応用例 (制御システムを例に紹介)

 

※フリーソフトによるPC実習を予定。また、講師PCによるMATLABのデモを予定。

キーワード ランダムウォーク 状態空間モデル 線形動的システム 最小2乗法 LSM 線形回帰 線形カルマンフィルタ
タグ 信号処理データ解析制御
受講料 一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500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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