KALMAN FILTER 고급 과정 (부제 : Bayesian  Filtering)


1. 개요

Kalman Filter는 공학은 물론이고 Data의 해석과 Parameter Estimation 분야까지 폭 넓게 응용되고 있다. 또한 Kalman Filter는 가우스시절에 시작된 최소자승법 그리고 미분방정식이론 및 확률 이론 등 다양한 분야의 배경지식과  수학적 지식이 요구되는 분야이다.

본과정은 Kalman Filter에 대한 기본적인 이해를 위해 준비한 과정으로,
초기의 "Least Square Metod"에서 출발하여 Recursive Method 그리고 Linear Differential Equation Systems 을 통한 Linear Kalman Filter 모델의 유도와 Nonlinear Model로의 확장 등을 다룬다.

 

2. 중점


  • 수학적 이론 및 실습
  • 실습은 Matheamtica V10.0 코드로 진행되며 CD 제공

3. 참석대상


  • 공학의 모든분야 종사자


4. 교육 프로그램

일정

세부내용

 강사

1일차

10:00-16:00 


(1) What is Bayesian Analysis
(2) Recursive Bayesian Filtering
(3) Gaussian Filtering
(4) Gauss-Hermite Kalman Filtering
(5) Particle Filtering
(6) Unscented Bayesian Filtering
      

      


장주수 대표(모아소프트)

 

 


5. 교육 신청


+ Recent posts