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"칼만필터"(으)로 3개의 도서가 검색 되었습니다.
9791156644415

칼만 필터는 어렵지 않아 (with MATLAB Examples)

김성필  | 한빛아카데미
23,400원  | 20190520  | 9791156644415
이 책은 칼만 필터 자체가 어려운 것이 아니라 설명하는 방식이 불친절해 배우기 어려웠다는 문제의식에서 출발합니다. 그래서 수학적인 유도와 증명을 앞세우는 대신 칼만 필터의 핵심 알고리즘을 바로 제시하고 저주파 통과 필터와 연관 지어 작동 개념을 설명합니다. 그 다음에는 간단한 예제를 통해 칼만 필터의 기능과 효과를 직접 확인해보도록 구성하였습니다.
9788924133561

파이썬과 함께 배워보는 칼만필터 기초

도진환  | 퍼플
12,000원  | 20240819  | 9788924133561
본 상품은 컬러파일을 흑백으로 인쇄한 도서로 일부 컬러부분이 흐릿하게 인쇄될 수 있습니다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 로보틱스 등의 첨단 기술을 기반으로 한 4차 산업혁명에서 센서(sensor)는 물리적 세계와 디지털 세계의 연결하는 중요한 역활을 한다. 칼만필터는 센서 등과 같은 관측장비를 통해 얻은 측정 데이터로부터 노이즈를 제거하여 참값을 추정하는 수학적 알고리즘에 해당하며, 최근에는 센서 융합, 인공지능과의 통합, 실시간 신호 처리 등 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 따라서 센서와 같은 측정 장비를 개발하고 활용하는 산업에서 칼만필터는 중요한 데이터 처리 방법 가운데 하나라고 할 수 있다. 하지만 칼만필터의 개념을 이해하고 활용 능력을 갖추기는 쉽지 않다. 확률변수, 상태공간, 행렬의 연산 등이 복잡하게 얽혀있고 실제 사용을 위해서는 C/C++과 같은 프로그래밍 언어로 칼만필터를 구현하여 센서와 같은 디바이스에 적용해야 하기 때문이다. 더욱이 처리하고자 하는 데이터의 종류가 다양해지면서 칼만필터는 여러 형태로 변형되어 사용되고 있다. 따라서 응용 분야에 맞는 칼만필터를 적절히 구현하고 사용하기 위해서는 칼만필터에 대한 기본적인 개념과 시스템 모델링 및 프로그래밍 언어를 통한 구현에 이르기까지 전반적인 이해가 필요하다. 이 책은 이러한 필요성을 느끼는 분들에게 조그만 도움이 되고자 집필되었으며, 총 4장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 상태 추정오차의 최소화를 위해 사용되는 칼만게인을 상태변수가 1차원일 때와 다차원일 때를 구분하여 유도하고 그 의미를 살펴보았다. 제2장에서는 간단한 시스템에 대해 칼만필터의 파라미터를 찾아내고 이를 활용하여 시스템 모델과 측정모델의 구축과정을 다루었다. 제3장에서는 시스템 모델과 측정모델이 주어질 때 선형 칼만필터, 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter, EKF), 무향 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF) 그리고 다소 칼만필터와 접근방법이 다르지만 비선형, 비가우시안 시스템에 적용할 수 있는 파티클 필터를 파이썬(Python) 언어를 통해 구현해 보았다. 제4장에서는 7개의 모의실험 문제에 대해 칼만필터를 적용하여 봄으로써 응용력 향상에 도움을 주고자 하였다.
9791158392086

수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 (기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는)

박성수  | 위키북스
0원  | 20200610  | 9791158392086
수학 때문에 칼만필터에 장벽을 느끼는 분들을 위한 책입니다! 칼만필터는 수학 알고리즘이다. 따라서 수학식 없이는 칼만필터를 이해할 수도, 사용할 수도 없다. 그렇다고 칼만필터 유도과정을 자세히 이해할 필요까지는 없다. 결과만 잘 이해하고 있어도 칼만필터를 사용할 수 있다. 하지만 칼만필터 알고리즘을 이해하려면 관련 수학 지식이 많이 필요하며 제대로 사용하기 위해서는 알고리즘을 유도할 때 사용된 가정(assumption)을 정확히 알아야 한다. 이 책은 칼만필터를 단순히 경험해 보려는 사람을 위한 책이 아니다. 칼만필터를 기초 이론부터 이해하고 다양한 응용 분야에 적용하고 싶지만, 수학 때문에 장벽을 느끼는 사람을 위한 책이다. 이 책에서는 칼만필터를 이해하는 데 필요한 수학 배경지식을 자세히 설명하고, 칼만필터의 모든 알고리즘을 알기 쉽게 표로 정리했다. 또한 간단한 예제부터 복잡한 응용 예제까지 예제에 필요한 칼만필터를 설계하고 매트랩 코드를 수록했다. 이 책의 특징은 기본 칼만필터부터 멀티 모델 칼만필터에 이르기까지 모든 칼만필터 알고리즘의 수학적 유도 과정을 자세하게 수록한 데 있다. 칼만필터의 수학적인 유도 과정을 단계별로 따라가다 보면 칼만필터와 다양한 변형 알고리즘에 대해 더욱더 깊이 이해하고, 나아가 문제에 맞게 응용하는 역량을 키울 수 있을 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 칼만필터를 이해하기 위한 기본 수학: 확률론, 랜덤 프로세스, MAP/ML/MMSE/LS 추정 ◎ 칼만필터 알고리즘: 기본/하이브리드/순차 처리/확장/언센티드 칼만필터 ◎ 멀티 모델 칼만필터: GPB1, IMM ◎ 다양한 설계 예제 및 매트랩 코드 해설: 재진입 우주비행체, 미사일 탐색기, DC 모터, 반더폴 발진기, 수동 소나, 항공교통관제 시스템
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