Kalman and Bayesian Filters in Python.pdf


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Contents
Preface
0.1 Kalman and Bayesian Filters . . . . . .
0.2 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . .
0.3 Reading Online . . . . . . . . . . . . . .
0.4 PDF Version . . . . . . . . . . . . . . .
0.5 Downloading the book . . . . . . . . . .
0.6 Installation and Software Requirements
0.7 Provided Libraries . . . . . . . . . . . .
0.8 Thoughts on Python and Coding Math .
0.9 License . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0.10 Contact . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0.11 Resources . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 The
1.1
1.2
1.3
1.4

1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
1.10
1.11
1.12
1.13
1.14
1.15
1.16
1.17
1.18

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g-h Filter
Building Intuition via Thought Experiments
The g-h Filter . . . . . . . . . . . . . . . . .
Notation and Nomenclature . . . . . . . . .
NumPy arrays . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4.1 Excercise - Create arrays . . . . . .
1.4.2 Solution . . . . . . . . . . . . . . . .
Exercise: Write Generic Algorithm . . . . .
1.5.1 Solution and Discussion . . . . . . .
Choice of g and h . . . . . . . . . . . . . . .
Exercise: create measurement function . . .
1.7.1 Solution . . . . . . . . . . . . . . . .
Exercise: Bad Initial Conditions . . . . . .
1.8.1 Solution and Discussion . . . . . . .
Exercise: Extreme Noise . . . . . . . . . . .
1.9.1 Solution and Discussion . . . . . . .
Exercise: The Effect of Acceleration . . . .
1.10.1 Solution and Discussion . . . . . . .
Exercise: Varying g . . . . . . . . . . . . . .
1.11.1 Solution and Discussion . . . . . . .
Varying h . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Interactive Example . . . . . . . . . . . . .
Tracking a Train . . . . . . . . . . . . . . .
g-h Filters with FilterPy . . . . . . . . . . .
Final Thoughts . . . . . . . . . . . . . . . .
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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