"칼만 필터는 어렵지 않아 (저자: 김성필 님)"에서 소개된 예제 코드를 파이썬으로 구현합니다.
- 알고리즘은 동일하지만 가독성, 시각화 등을 위해 책의 예시와 다르게 구현한 부분이 있을 수 있습니다.
- 데이터는 저작권 보호를 위해 아래 "데이터 준비"에 따라 공식 자료실에서 다운로드하셔야 합니다.
- "Part 02. 칼만 필터 기초"에는 이론을 다루기 때문에 예제 문제 및 구현 과정이 없습니다.
- Part 01. 재귀 필터 (Recursive Filter)
- Part 02. 칼만 필터 기초 (Basic Kalman Filter)
- Chapter 04. 칼만 필터 (Kalman Filter)
- Chapter 05. 추정 과정 (Estimation)
- Chapter 06. 예측 과정 (Prediction)
- Chapter 07. 시스템 모델 (System Model)
- Part 03. 칼만 필터 응용 (Application)
- Part 04. 칼만 필터와 비선형 시스템 (Kalam Filter and Nonlinear System)
- Chapter 12. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)
- Chapter 13. 무향 칼만 필터 (Unscented Kalman Filter) -> 작업 중... (While at work...)
- 아래 스크립트를 사용하여 데이터를 공식 자료실에서 다운로드한 후 "data" 디렉터리로 옮깁니다.
$ ./download_dataset.csh
- 책 (Book): 칼만 필터는 어렵지 않아 with MATLAB Examples (저자: 김성필 님)
- 데이터 (Data): 한빛출판네트워크 자료실 (Hanbit)
- OpenCV: 데이터 사이언스 스쿨 (Data Science School)
- OpenCV: pyimagesearch