In this lesson, we develop fundamental probability and statistical concepts for working with noisy signals in stochastic control and Kalman filter design. Topics include: noisy signal characterization, sample space, mean, expected value, variance, stationary processes, covariance, the covariance matrix, the joint moment matrix, the autocorrelation matrix, uniform distributions, and gaussian distributions.
Access all lessons for free: www.learngandc.com
Support and get the codes: https://www.patreon.com/user?u=86359827
Смотрите видео Probability & Statistics of Noisy Signals for Kalman Filters, Guidance Fundamentals II, Section 1.2 онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь Ben Dickinson 10 Февраль 2024, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 734 раз и оно понравилось 31 людям.