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目次

カルマンフィルタの基礎

カルマンフィルタの基礎

  • 足立 修一(共著)/ 丸田 一郎(共著)
  • 第1章 はじめに
    • 1.1 カルマンフィルタ
    • 1.2 フィルタとは
    • 1.3 フィルタリング問題の例題
    • 1.4 離散時点信号の推定問題
    • 1.5 フィルタリング,システム同定問題の周辺
    • 1.6 カルマンフィルタの設計手順と本書の構成
  • 第2章 時系列のモデリング
    • 2.1 モデリングとは
    • 2.2 時系列のモデリングとシステムのモデリング
    • 2.3 線形動的システムを用いた時系列のモデリング
    • 2.4 確率過程のスペクトル分解とARMAモデル
    • 2.5 ARモデルとMAモデル
    • 2.6 時系列の状態空間モデル
    • 2.7 状態空間モデルの実現
    • 2.8 測定データに基づく時系列モデリング
  • 第3章 システムのモデリング
    • 3.1 信号とシステム
    • 3.2 制御のためのモデリング
    • 3.3 第一原理モデリング
    • 3.4 システム同定
    • 3.5 制御のためのモデリングのポイント
  • 第4章 最小二乗推定法
    • 4.1 最小二乗推定法(スカラの場合)
    • 4.2 最小二乗推定法(多変数の場合)
  • 第5章 ベイズ統計
    • 5.1 はじめに
    • 5.2 確率の初歩
    • 5.3 ベイズの定理
    • 5.4 ベイズ統計
    • 5.5 推定理論
    • 5.6 正規分布の場合の最尤推定法(スカラの場合)
    • 5.7 最尤推定法(多変数の場合)
  • 第6章 線形カルマンフィルタ
    • 6.1 カルマンフィルタリング問題
    • 6.2 逐次処理
    • 6.3 時系列に対するカルマンフィルタ
    • 6.4 数値シミュレーション例
    • 6.5 システム制御のためのカルマンフィルタ
    • 6.6 定常カルマンフィルタ
    • 6.7 MATLAB例題
    • 6.8 カルマンフィルタのパラメータ推定問題への適用
    • 6.9 カルマンフィルタの特徴と注意点
  • 第7章 非線形カルマンフィルタ
    • 7.1 問題の説明
    • 7.2 拡張カルマンフィルタ
    • 7.3 UKF
    • 7.4 数値シミュレーション例
    • 7.5 状態と未知パラメータの同時推定
  • 第8章 カルマンフィルタの応用例
    • 8.1 相補フィルタ
    • 8.2 リチウムイオン二次電池の状態推定
    • 8.3 まとめ
  • 付録A MATLABプログラム
    • A.1 無名関数
    • A.2 関数ハンドル
    • A.3 クロージャとしての関数ハンドル
    • A.4 高階関数

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