Python で学ぶ ベイズフィルタとカルマンフィルタ
翻訳について
これは Roger R. Labbe 著 Kalman and Bayesian Filters in Python の翻訳です。英語版は CC BY 4.0 ライセンスで公開されています。
この翻訳は CC BY 4.0 ライセンスの許諾に基づいて公開されます。
PDF 版と Jupyter Notebook 版について
この翻訳の PDF 版と Jupyter Notebook 版を BOOTH で販売しています。
謝辞
英語版の著者 Roger R. Labbe 氏に感謝します。
誤植を指摘して頂いた小山浩之氏 (https://twitter.com/0yama) に感謝します。
目次
- はじめに
- 第 1 章 g-h フィルタ
- 第 2 章 離散ベイズフィルタ
- 第 3 章 確率・ガウス分布・ベイズの定理
- 第 4 章 一次元カルマンフィルタ
- 第 5 章 多変量ガウス分布
- 第 6 章 多変量カルマンフィルタ
- 第 7 章 カルマンフィルタの数学
- 第 8 章 カルマンフィルタの設計
- 第 9 章 非線形フィルタリング
- 第 10 章 無香料カルマンフィルタ
- 第 11 章 拡張カルマンフィルタ
- 第 12 章 粒子フィルタ
- 第 13 章 平滑化
- 第 14 章 適応フィルタ
- 補遺 A インストール方法
- 補遺 B 記号と記法
- 補遺 C 離散データの PDF の計算とプロット
- 補遺 D 反復最小二乗法によるセンサー統合
- 索引