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状態空間モデルと信号処理に関するyuisekiのブックマーク (4)

  • 平成27年度信号解析ホームページ

    平成27年度信号解析講義 3年生前半の「信号解析」はスペクトル解析につづく信号処理の学習です。スペクトル解析は 必修でしたが、今回は選択必修、しかも演習はありません。したがって全員が受講するわけでは ありませんので、より専門的な学習をしていくことになります。 スペクトル解析では、われわれの環境からの情報をどのように処理するのか について学習しました。画像、音声信号のみならず、現在の社会では、インターネット を通じてさまざまな情報が簡単に手に入ります。しかしながら、日々接するおびただしい データのうちから必要な情報を切り出し、加工し、また発信していくためには、情報を 正しく理解する必要があります。信号解析の講義では、信号を処理するだけではなく、さらに 解析し、情報の質を理解し、加工・処理する方法について学習します。 ではまず今期の講義日程をみましょう。スケジュール表を確認してください。 演習

  • http://homepage3.nifty.com/first_physics/ctrltheory/ctrltheory.html

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    いつも当サイトをご覧頂きありがとうございます。 大変申し訳ございませんが、 アクセスしようとしたページが見つかりませんでした。 お客様のご覧になっていたページからのリンクが、無効になっている可能性があります。 トップページに戻る お問合せ先 国際航業株式会社 LBSセンシング事業部 モニタリング部 shamen-net(シャメンネット) 〒183-0057 東京都府中市晴見町2-24-1 TEL:0120-923-302 / 042-307-7210 FAX:042-330-1034 E-mail:shamen@shamen-net.com ※スパムメール防止のためE-mailアドレスの一部を全角で記載しております。 お手数ですがコピーせずにご利用いただけますようお願い申し上げます。 ※ 当サイトへのリンクのご依頼はご一報ください。 国際航業株式会社 LBSセンシング事業部 モニタリング部

  • カルマンフィルター - Wikipedia

    カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量(例えばある物体の位置と速度)を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在(フィルター)、未来(予測)、過去(内挿あるいは平滑化)に推定することができる。 カルマンフィルターは時間領域において、連続時間線形動的システム、もしくは離散化された離散時間線型動的システ

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