Nonlinear Kalman Filters (and Parameter Estimation)

Enseigné par Gregory Plett sur Coursera

  • Catégorie: Information Technology
  • Niveau: Intermédiaire
  • Note: Pas encore d'avis
  • Prix: 59 $ US
    Inclus dans l'abonnement Coursera Plus — 59 $ US/mois
  • Durée: 4 semaines of study, about 5 heures par semaine
  • Langue: Anglais

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À propos de ce cours

Un cours Coursera donné par Gregory Plett (University of Colorado System). As a follow-on course to "Linear Kalman Filter Deep Dive", this course derives the steps of the extended Kalman filter and the sigma-point Kalman filter for estimating the state of nonlinear dynamic systems. You will learn how to implement these filters in Octave code and compare their results. You will be introduced to adaptive methods to tune Kalman-filter noise-uncertainty covariances online. Y

Durée indiquée : Four weeks of study, about 5 hours per week. Niveau catalogue : Intermediate.

Importé pour compléter le catalogue formateur.

Prix : inscription Coursera, incluse dans Coursera Plus (US$59 catalogue) ; tarif selon région.

À qui s'adresse ce cours

Personnes qui suivent ce formateur sur Coursera.

Apprenants en autonomie qui comblent un trou de catalogue.

À qui il ne convient pas

Ceux qui cherchent un autre sujet ou plateforme.

Ceux qui ne veulent que du mentorat 1:1.

Ce que vous allez apprendre

  • Concepts clés de la fiche Coursera.
  • Pratique cadrée par Gregory Plett.
  • Modules à son rythme sur Coursera.
  • Certificat via Coursera Plus si proposé.

Points forts

  • Issu du catalogue Coursera du formateur.
  • Comble un trou de catalogue.
  • Prix Coursera Plus appliqué.

Limites

  • Éditorial compact en attendant un enrichissement plus profond.
  • L'UI Coursera peut changer.
  • Pas un substitut aux diplômes sauf mention.

FAQ du cours

Qui l'enseigne ?

Gregory Plett.

Quelle est sa durée ?

Four weeks of study, about 5 hours per week.

Prix ?

Coursera Plus (US$59 catalogue).

Mis à jour le 5 novembre 2026 par l'équipe éditoriale de CoursesAdvisors - Notre méthodologie

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