ProgettoKalman

• Introduzione (storia - problema)
• Statistica (var. casuale normale - covarianza - modellizzazione rumori)
• Automatica (modello sistema da osservare con rumore)
• Osservatore (struttura del filtro dal punto di vista dell'osservatore)
• Ottimizzazione (minimizzazione errore quadratico medio)
• Equazioni filtro (previsione - guadagno - correzione)
• Presentazione progetto MATLAB