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Fouad Sabry
Filtro Kalman extendido
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7173878Filtro Kalman extendidohttps://www.gandhi.com.mx/filtro-kalman-extendido-6610000683437/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/6714550/image.jpg?v=6386982762940300006969MXNMil Millones De Conocimientos [Spanish]InStock/Ebooks/6829238Filtro Kalman extendido6969https://www.gandhi.com.mx/filtro-kalman-extendido-6610000683437/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/6714550/image.jpg?v=638698276294030000InStockMXN99999DIEbook20246610000683437_W3siaWQiOiI1ZTkwMmY3Yi1hYjBjLTQxNGYtYmI3Yi0wNDY1NGMyZmEwMDMiLCJsaXN0UHJpY2UiOjk5LCJkaXNjb3VudCI6MCwic2VsbGluZ1ByaWNlIjo5OSwiaW5jbHVkZXNUYXgiOnRydWUsInByaWNlVHlwZSI6IklwcCIsImN1cnJlbmN5IjoiTVhOIiwiZnJvbSI6IjIwMjQtMTItMTVUMDA6MDA6MDBaIiwicmVnaW9uIjoiTVgiLCJpc1ByZW9yZGVyIjpmYWxzZX1d6610000683437_<p>1: Filtro de Kalman extendido: presenta el filtro de Kalman extendido (EKF), una herramienta fundamental en la estimación no lineal.</p><p>2: Notación Bra-ket: explica la base matemática, centrándose en la estructura de los sistemas cuánticos.</p><p>3: Curvatura: analiza el concepto de curvatura y su influencia en el rendimiento de los filtros no lineales.</p><p>4: Estimación de máxima verosimilitud: detalla el enfoque estadístico utilizado para estimar los parámetros con la mayor verosimilitud.</p><p>5: Filtro de Kalman: proporciona una exploración en profundidad del filtro de Kalman, la base de muchas técnicas de estimación de estado.</p><p>6: Matriz de covarianza: describe la matriz de covarianza y su papel en la cuantificación de la incertidumbre en el filtrado.</p><p>7: Propagación de la incertidumbre: explora cómo la incertidumbre se propaga a lo largo del tiempo y afecta la precisión del filtrado.</p><p>8: Algoritmo de Levenberg-Marquardt: presenta este algoritmo, que optimiza los problemas de mínimos cuadrados no lineales.</p><p>9: Región de confianza: explica la región estadística que cuantifica la precisión de las estimaciones de parámetros.</p><p>10: Regresión no lineal: se centra en los métodos para ajustar modelos no lineales a los datos mediante técnicas de optimización.</p><p>11: Teoría de la estimación: proporciona la teoría detrás de la estimación, esencial para comprender el diseño y el análisis de filtros.</p><p>12: Mínimos cuadrados generalizados: analiza el enfoque generalizado para resolver problemas de regresión en presencia de heterocedasticidad.</p><p>13: Distribución de von Mises-Fisher: presenta esta distribución de probabilidad útil para datos direccionales en grandes dimensiones.</p><p>14: Filtro de Kalman de conjunto: explora una variación del filtro de Kalman adecuada para sistemas no lineales a gran escala.</p><p>15: Problema de filtrado (procesos estocásticos): detalla cómo se puede aplicar el filtrado a procesos aleatorios en sistemas dinámicos.</p><p>16: GPS/INS: describe la integración de GPS y sistemas de navegación inercial para una navegación y estimación precisas.</p><p>17: Mínimos cuadrados lineales: cubre el método de mínimos cuadrados para resolver problemas de regresión lineal.</p><p>18: Filtro que preserva la simetría: presenta filtros diseñados para preservar la simetría en sistemas, lo cual es importante en robótica.</p><p>19: Filtro de Kalman extendido invariante: explica una variación del EKF que mantiene la invariancia en sistemas no lineales.</p><p>20: Transformada sin aroma: analiza la transformada sin aroma, una técnica para mejorar la estimación de estado en modelos no lineales.</p><p>21: SAMV (algoritmo): presenta el algoritmo SAMV para una estimación robusta en entornos inciertos.</p>...6610000683437_Mil Millones De Conocimientos [Spanish]libro_electonico_6610000683437_6610000683437Fouad SabryEspañolMéxicohttps://getbook.kobo.com/koboid-prod-public/content2connect_drm-epub-32951036-0981-4ced-afee-33b2dfbb7b35.epub2024-12-13T00:00:00+00:00Mil Millones De Conocimientos [Spanish]