～ 動的システムの時系列モデル、最尤推定法と最小二乗法、ベイズ推定法、線形カルマンフィルタと非線形カルマンフィルタ、Python、MATLABによるデモ～
・カルマンフィルタのベースとなる数学的予備知識から非線形システムへの拡張や実装例までを修得する講座！
・状態空間モデルやベイズ推定などの基礎から、カルマンフィルタの導出方法、非線形システムへの拡張までを修得し、観測信号のノイズ除去や予測、制御に活かそう！
・希望者にはデモで紹介するソースコードを差し上げます
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
カルマンフィルタは、観測信号から雑音成分を取り除きつつ、システムのモデルの内部状態を推定する方法です。カルマンフィルタは、1960年に発表されて以来、様々に応用されてきた技術です。ともにデータから制御対象に関する知識を取り出すカルマンフィルタは、多量のデータが取れる現代において、ますます重要性が高まっていると思われます。
一方で、カルマンフィルタを正確に理解するためには、いくつかの予備知識が必要であるため、初学者にとってとっつきにくい印象があるかもしれません。本講座では、カルマンフィルタのための予備知識となる数学的側面を紹介し、正確な理解を目指すとともに、カルマンフィルタを直観的に理解できるように解説します。
また、非線形システムへの拡張についても考え方を紹介します。例題とそのための実装例についても紹介します。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・自動車、機械、ロボット他、制御関係の技術者の方、カルマンフィルタを使ってみたいと考えている方 ・カルマンフィルタの基礎から修得したい技術者の方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識（特に線形代数）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理論の概要が理解できる ・カルマンフィルタを、Pythonを用いて実装できる |
| プログラム |
１．カルマンフィルタのための基礎知識 （１）．動的システムの時系列モデル ａ．伝達関数モデル（ARモデル、ARMAモデル、ARXモデル、ARMAXモデル） ｂ．状態空間モデル （２）．統計的推定の基礎 ａ．最尤推定法と最小二乗法 ｂ．ベイズ推定法 （３）．正規分布 ａ．正規分布の性質 ｂ．周辺確率と条件付き確率 ｃ．正規分布の線形変換
２．カルマンフィルタの基礎 （１）．カルマンフィルタの概要 （２）．線形カルマンフィルタ ａ．線形カルマンフィルタの導出とアルゴリズム ｂ．線形カルマンフィルタの直観的な理解 ｃ．線形カルマンフィルタの性質 （３）．非線形カルマンフィルタの概要 ａ．拡張カルマンフィルタ ｂ．Unscented カルマンフィルタ ｃ．パーティクルフィルタ
３．例題とプログラミング（MATLAB・Pythonによる実装） （１）．時系列データの解析 （２）．線形カルマンフィルタによる状態推定の実装 （３）．非線形カルマンフィルタによる状態推定の実装 |
| キーワード | カルマンフィルタ 時系列データ 状態推定 観測信号 雑音成分 ノイズ除去 伝達関数状態空間モデル 最尤推定法 最小二乗法 ベイズ推定法 |
| タグ | 信号処理、データ解析、制御 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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