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Mostrando ítems 1-10 de 962
Posicionamento em ambientes não estruturados e treinamento de redes neurais utilizando filtros de Kalman
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCCâmpus São Carlos, 2016-03-04)
Kalman filters are rooted in the technical literature, as a way of predicting new states in
nonlinear systems providing a recursive solution to the problem of linear optimal filtering.
Therefore, 56 years after its ...
Filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para problemas de estimación No Lineal
(Universidad de Carabobo, 2013-04)
En este artículo se presenta una metodología basada en los algoritmos: filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para estudiar el problema de estimación de parámetros en modelos dinámicos con ...
Desarrollo e implementación de filtros complementarios y filtro Kalman sobre sensores inerciales para determinar la posición angular de un vehículo aéreo
(CRUC-IUA-UNDEF, 2009-03-04)
A lo largo de este Trabajo Final se estudian tres métodos para determinar el ángulo de rolido de un cuerpo que se encontrará en vuelo de planeo durante aproximadamente cinco minutos. Los tres métodos son: (i) filtros ...
Sistemas dinâmicos e o método do filtro de Kalman
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2016-12-19)
Estimar os estados de um sistema é um problema que a cada dia assume maior importância devido ao grande interesse por conhecer com exatidão os resultados dados pelos sistemas dinâmicos em qualquer tempo. Principalmente nos ...
Rastreamento de múltiplos objetos utilizando filtro de Kalman
(Blumenau, SC, 2021-09-27)
O rastreamento de múltiplos objetos em vídeo é um campo de estudo da área de visão
computacional. Basicamente, um dos métodos de rastreamento de objetos mais utilizado
consiste na execução de duas etapas: detecção dos ...
Welfare cost of Inflation in Brazil: an approach with time-varying cointegration and Kalman filter
(Escola de Pós-Graduação em Economia da FGV, 2018-08-01)
This paper compares the time-varying cointegration and the Kalman filter techniques to estimate the Brazilian money demand between 1996 and 2015. The estimation using Kalman filtering performs better and is subsequently ...