Introdu O A Filtros De Kalman Programado Em Python
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Introdução A Filtros De Kalman Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-12-09
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de estimativa utilizando o Filtro de Kalman, empregando Python como ferramenta de programação. O Filtro de Kalman é uma abordagem poderosa para a estimativa de estados em sistemas dinâmicos, amplamente aplicado em áreas como controle de robôs, navegação e rastreamento de objetos. Ele combina predições baseadas em modelos matemáticos com medições ruidosas para refinar iterativamente a precisão de suas estimativas.
An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Author: Narayan Kovvali
language: en
Publisher: Morgan & Claypool Publishers
Release Date: 2013-09-01
The Kalman filter is the Bayesian optimum solution to the problem of sequentially estimating the states of a dynamical system in which the state evolution and measurement processes are both linear and Gaussian. Given the ubiquity of such systems, the Kalman filter finds use in a variety of applications, e.g., target tracking, guidance and navigation, and communications systems. The purpose of this book is to present a brief introduction to Kalman filtering. The theoretical framework of the Kalman filter is first presented, followed by examples showing its use in practical applications. Extensions of the method to nonlinear problems and distributed applications are discussed. A software implementation of the algorithm in the MATLAB programming language is provided, as well as MATLAB code for several example applications discussed in the manuscript.
Implementando Filtro Fir Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-06-03
Este livro apresenta uma introdução prática e acessível ao projeto e à implementação de filtros FIR (Finite Impulse Response) utilizando a linguagem Python. Com exemplos claros e didáticos, o leitor aprenderá a aplicar filtros digitais, explorando conceitos fundamentais do Processamento Digital de Sinais (DSP). Utilizando bibliotecas como NumPy, SciPy e Matplotlib, são demonstradas técnicas modernas para análise e visualização de sinais.