Gå direkt till huvudinnehåll
MyCourses MyCourses
  • Högskolor
    Handelshögskolan (BIZ) Högskolan för elektroteknik (ELEC) Högskolan för ingenjörsvetenskaper (ENG) Högskolan för kemiteknik (CHEM) – Andra guider (CHEM) – Anvisning för literaturarbeten (CHEM) Högskolan för konst, design och arkitektur (ARTS) Högskolan för teknikvetenskaper (SCI) Andra studier Språkcentret Open University Biblioteket Aalto university pedagogical training program UNI (exams) Sandbox
  • CORONAVIRUS INFO
    Koronavirus - tietoa opiskelijalle Coronavirus - information for students Coronavirus - information för studerande Koronaviruksen vaikutus opiskeluun: kysymyksiä ja vastauksia Effects of the coronavirus on studies: questions and answers Coronaviruset och studierna: frågor och svar Corona help for teachers
  • Länkar till tjänster
    MyCourses - Instructions for Teachers - Teacher book your online session with a specialist - Digital tools for teaching - Data protection instructions for teachers - Anvisningar för studerande - Workspace for thesis supervision WebOodi Into studentportal Courses.aalto.fi Unverisitets bibliotek - Resourcesguides - Imagoa / Öppen vetenskap och användning av bilder IT-tjänster Campus - Byggnads öppettider Restaurants in Otaniemi AUS Aalto-universitetets studentkår Aalto Marketplace
  • ALLWELL?
    Studiekompetens Stöd för studerande Starting Point of Wellbeing Om AllWell? -enkäten
  •   ‎(sv)‎
      ‎(en)‎   ‎(fi)‎   ‎(sv)‎
  • Toggle Search menu
  • Du är för tillfället inloggad som gästanvändare (Logga in)

close

ELEC-E8105 - Non-linear filtering and parameter estimation L, 02.01.2017-17.05.2017

  1. Framsida
  2. Kurser
  3. högskolan f?...
  4. elektroteknik...
  5. elec-e8105 - ...
Kursens beskrivning

Allmänt

  • Allmänt

    Allmänt

    Lecturers:
    Prof. Simo Särkkä (simo.sarkka@aalto.fi) and Dr. Angel García-Fernández (angel.garciafernandez@aalto.fi).

    Course assistant:

    Dr. Roland Hostettler (roland.hostettler@aalto.fi).

    Please add "ELEC-E8105" to subject when sending mail concerning the course.

    Learning Outcomes: The student understands the Bayesian basis of estimation in non-linear and non-Gaussian systems. The student understands the principles behind approximate filters and smoothers, and is able to use them in practice. Student knows how to estimate parameters online and offline in non-linear systems.

    Contents: Statistical modeling and estimation of non-linear and non-Gaussian systems. Bayesian filtering and smoothing theory. Extended Kalman filtering and smoothing, sigma-point and unscented filtering and smoothing, sequential Monte Carlo particle filtering and smoothing. Adaptive non-linear filtering; ML, MAP, MCMC, and EM estimation of system parameters. Example applications from navigation, remote surveillance, and time series analysis.

    Assessment Methods and Criteria: Final exam, home exercises, and project work. The grade of the course is the maximum of the grades of the examination and project work. You need to pass both the examination and the project work to pass the course. To pass the course, you also need to do at least 3/4 of the home exercises. Furthermore if you do (at least) 7/8 of the exercises, your grade increases by one (1 -> 2, 2 -> 3, 3 -> 4, 4 -> 5).

    Study Material: Särkkä: Bayesian Filtering and Smoothing (2013), handouts.

    Course Homepage: https://mycourses.aalto.fi/course/view.php?id=13507

    Prerequisites: Basics of Bayesian inference, multivariate calculus and matrix algebra. Basic knowledge or ability to learn to use Matlab or Octave is needed for completing the exercises. "ELEC-E8104 Stochastic models and estimation" is recommended, as well as "BECS-E2601 Bayesian data analysis".

    Grading Scale: 0-5

    Language:
    The course will be taught in English in spring 2017.

    Schedule:
    The lecture/exercise schedule below is preliminary and might change during the course. Note that the first lecture is on January 11th and there is no exercise session on that day.

    • 11.1. Overview of Bayesian modeling of time-varying systems
    • 18.1. From linear regression to Kalman filter and beyond
    • 25.1. Bayesian optimal filtering equations and the Kalman filter
    • 1.2. Extended Kalman filter, statistically linearized filter and Fourier-Hermite Kalman filter
    • 8.2. Unscented Kalman filter, Gaussian Filter, GHKF and CKF
    • 22.2. Particle filtering
    • 1.3. Bayesian optimal smoother, Gaussian and particle smoothers
    • 8.3. Bayesian estimation of parameters in state space models
    • 15.3. Recap of the course topics and project work information
    • 8.3. Individual project work starts
    • 5.4. Examination
    • 8.4. Project deadline

    Recall that before each lecture (except the first one), starting at 3:15 PM, there is an exercise session, starting at 2:15 PM, that you should attend as well.


    • icon for activity News forum
    • icon for activity Allmän diskussion Forum

Course home

Course home

Nästa sektion

Material►
Hoppa över Kommande händelser
Kommande händelser
Laddar Det finns inga framtida händelser
Gå till Kalender
  • ELEC-E8105 - Non-linear filtering and parameter estimation L, 02.01.2017-17.05.2017
  • Sektioner
  • Allmänt
  • Material
  • Uppgifter
  • Project work
  • Framsida

Aalto logo

Tuki / Support
  • MyCourses help
  • mycourses(at)aalto.fi
Palvelusta
  • MyCourses rekisteriseloste
  • Tietosuojailmoitus
  • Palvelukuvaus
About service
  • MyCourses protection of privacy
  • Privacy notice
  • Service description
Service
  • MyCourses registerbeskrivining
  • Dataskyddsmeddelande
  • Beskrivining av tjänsten

Du är för tillfället inloggad som gästanvändare (Logga in)
  • Högskolor
    • Handelshögskolan (BIZ)
    • Högskolan för elektroteknik (ELEC)
    • Högskolan för ingenjörsvetenskaper (ENG)
    • Högskolan för kemiteknik (CHEM)
    • – Andra guider (CHEM)
    • – Anvisning för literaturarbeten (CHEM)
    • Högskolan för konst, design och arkitektur (ARTS)
    • Högskolan för teknikvetenskaper (SCI)
    • Andra studier
    • Språkcentret
    • Open University
    • Biblioteket
    • Aalto university pedagogical training program
    • UNI (exams)
    • Sandbox
  • CORONAVIRUS INFO
    • Koronavirus - tietoa opiskelijalle
    • Coronavirus - information for students
    • Coronavirus - information för studerande
    • Koronaviruksen vaikutus opiskeluun: kysymyksiä ja vastauksia
    • Effects of the coronavirus on studies: questions and answers
    • Coronaviruset och studierna: frågor och svar
    • Corona help for teachers
  • Länkar till tjänster
    • MyCourses
    • - Instructions for Teachers
    • - Teacher book your online session with a specialist
    • - Digital tools for teaching
    • - Data protection instructions for teachers
    • - Anvisningar för studerande
    • - Workspace for thesis supervision
    • WebOodi
    • Into studentportal
    • Courses.aalto.fi
    • Unverisitets bibliotek
    • - Resourcesguides
    • - Imagoa / Öppen vetenskap och användning av bilder
    • IT-tjänster
    • Campus
    • - Byggnads öppettider
    • Restaurants in Otaniemi
    • AUS Aalto-universitetets studentkår
    • Aalto Marketplace
  • ALLWELL?
    • Studiekompetens
    • Stöd för studerande
    • Starting Point of Wellbeing
    • Om AllWell? -enkäten
  •   ‎(sv)‎
    •   ‎(en)‎
    •   ‎(fi)‎
    •   ‎(sv)‎
Hämta mobilappen