×
زمان تقریبی انتشار: ۴ تا ۱۲ هفته

آموزش تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی - پیش ثبت نام

آموزش تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی - پیش ثبت نام

درخواست اطلاع رسانی انتشار این آموزش
وضعیت انتشار: در حال برنامه ریزی
زمان تقریبی انتشار: بر حسب تعداد درخواست های دانشجویان و اولویت زمانی و آموزشی اعضای هیات علمی فرادرس، انتشار این آموزش در واحد نشر فرادرس اولویت سنجی می شود. انتشار یک آموزش پس از شروع به ضبط معمولا ۴ تا ۱۲ هفته زمان می برد.
این آموزش در حال برنامه ریزی برای ارائه در فرادرس است و انتشار سریع تر آن، بستگی به تعداد متقاضیان این آموزش دارد. چنانچه شما نیز تمایل به انتشار سریع این آموزش دارید در این آموزش پیش ثبت نام نمایید.
آموزش تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی - پیش ثبت نام

در مجموعه فرادرس های «تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی»، روش های کلاسیک و مدرن برای تخمین حالت سیستم های دینامیکی به صورت کاملا عملی مورد بحث و بررسی قرار می گیرند. این روش ها شامل تخمین حالت سیستم های خطی و غیر خطی می شوند و در چند دسته کلی قابل دسته بندی هستند، که در سرفصل های ارائه شده برای این درس، به وضوح قابل مشاهده اند. یکی از مهم ترین ویژگی های این فرادرس، پیاده سازی عملی همه روش ها و الگوریتم های مطرح شده در کنار تشریح کامل مبانی تئوری است.

آموزش تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی - پیش ثبت نام

درخواست اطلاع رسانی انتشار این آموزش
وضعیت انتشار: در حال برنامه ریزی
زمان تقریبی انتشار: بر حسب تعداد درخواست های دانشجویان و اولویت زمانی و آموزشی اعضای هیات علمی فرادرس، انتشار این آموزش در واحد نشر فرادرس اولویت سنجی می شود. انتشار یک آموزش پس از شروع به ضبط معمولا ۴ تا ۱۲ هفته زمان می برد.
این آموزش در حال برنامه ریزی برای ارائه در فرادرس است و انتشار سریع تر آن، بستگی به تعداد متقاضیان این آموزش دارد. چنانچه شما نیز تمایل به انتشار سریع این آموزش دارید در این آموزش پیش ثبت نام نمایید.

فرادرس از جهت فرصت آموختن، یک محیط کاملا باز (بدون هیچ مرز و شرط برای ورود) برای همه است. اما از جهت فرصت آموزش دادن، یک محیط به شدت بسته است و مدرسین آن با عبور از سخت ترین ضوابط علمی و فیلترهای مهارت آموزشی برگزیده و دستچین می شوند. در چندین سال گذشته کمتر از 5 درصد متقاضیان تدریس در فرادرس توانسته اند به مرحله نهایی ارائه آموزش در آن برسند. ارائه یک آموزش توسط «گروه مدرسین فرادرس» تضمینی برای کیفیت آن می باشد.

توضیحات تکمیلی

تخمین حالت سیستم های دینامیکی

متغیرهای درونی یک سیستم دینامیکی، که غالبا در مدل ها به صورت مولفه های بردار حالت ظاهر می شوند، اغلب به صورت کامل قابل اندازه گیری نیستند و می بایست با روشی مناسب، مقادیر آن ها، تخمین زده شود. تا کنون روش های متعددی برای حل این مسأله پیشنهاد شده است، که در این فرادرس سعی شده است به کامل ترین شکل ممکن، این موارد پوشش داده شوند.

تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی (Stochastic Dynamical System State Estimation)، یکی از مهم ترین مسائلی است که در حوزه های مختلف مهندسی کنترل و کاربردهای آن مطرح می شود و حل مسائل مختلفی، نهایتا به حل یک مسأله تخمین حالت ختم می شود. برخی مسائل مرتبط با تخمین حالت، مانند هموار سازی (Smoothing) با کاربردهای عملی فراوان تعریف پذیرند که اشتراکات فراوانی با موضوع تخمین حالت دارند.

البته در علوم کاربردی و محض دیگر، از جمله آمار پیشرفته و کاربردی، علوم زمین، اقتصاد، هیدرولوژی، هواشناسی و ده ها زمینه دیگر، موضوع تخمین حالت با نام معادل همگون سازی داده ها یا Data Assimilation شناخته می شود که با کمی تفاوت جزئی در تعاریف، همان مسأله تخمین حالت را توصیف می کند.

کاربردهای روش های تخمین حالت

کاربرد مستقیم روش های تخمین حالت، در طراحی کنترل کننده های مبتنی بر فیدبک حالت است و از آنجا که به دلایل مختلفی، متغیرهای حالت سیستم به صورت مستقیم قابل اندازه گیری نیستند، در طراحی کنترل کننده های مبتنی بر فیدبک حالت، روش های تخمین حالت نقشی بسیار مهم و اساسی را دارند. از این نظر، روش های تخمین حالت، عملا توسعه یافته رویت گرهای حالت هستند؛ با این تفاوت که قابل استفاده برای سیستم ها و فرایندهای اتفاقی و تصادفی می باشند.

از کاربردهای عملی تخمین حالت، می توان به زمینه های زیر اشاره نمود:

  • ردیابی و تعقیب تصویر در سیستم های بینایی ماشین
  • طراحی رادارها و سیستم های تعقیب نظامی
  • سیستم های ناوبری دریایی، هوایی و فضایی
  • مدل سازی و شناسایی سیستم های دینامیکی
  • تحلیل و پیش بینی سری های زمانی
  • پردازش سیگنال
  • پردازش تصویر
  • پردازش گفتار و صوت
  • اقتصاد و به طور ویژه اقتصاد کلان
  • مدل های اقتصادسنجی
  • مکان یابی و نقشه سازی همزمان یا SLAM (روباتیک)
  • تشخیص و شناسایی خطا (عیب)
فهرست سرفصل های این دوره آموزشی

فهرست مهم ترین سرفصل های این مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:

  • درس یکم: مروری بر سیستم های دینامیکی
    • سیستم های دینامیکی
    • مدل های خطی و غیر خطی
    • سیستم های دینامیکی گسسته زمان و پیوسته زمان
    • کنترل و تخمین حالت
    • شبیه سازی عددی سیستم های دینامیکی
  • درس دوم: مروری بر نظریه احتمالات
    • مروری بر مفهوم احتمال
    • متغیرهای تصادفی
    • نگاشت های اعمال شده بر متغیرهای تصادفی
    • متغیرهای احتمال چندگانه (متغیرهای تصادفی برداری)
    • استقلال و وابستگی آماری
    • نویز سفید و نویز رنگی
    • فرایندهای تصادفی (اتفاقی)
    • شبیه سازی عددی سیستم های تصادفی
  • درس سوم: تخمین حداقل مربعات یا Least Squares
    • تخمین مقادیر ثابت
    • تخمین حداقل مربعات وزن دار
    • تخمین حداقل مربعات بازگشتی یا RLS
    • مروری بر کاربردهای RLS
    • پیاده سازی عملی الگوریتم های کمترین مربعات
  • درس چهارم: فیلتر وینری یا Wiener Filter
    • ساختار عمومی فیلتر وینر
    • فیلتر وینر پارامتریک و بهینه سازی آن
    • فیلتر های وینر علی و غیر علی
    • پیاده سازی عملی فیلتر وینری
  • درس پنجم: محاسبات انتشار حالت و کوواریانس
    • سیستم های گسسته-زمان
    • سیستم های پیوسته-زمان
    • شبیه سازی عددی و تطبیق نتایج
  • درس ششم: فیلتر کالمن گسسته زمان
    • سیستم دینامیکی خطی و تصادفی گسسته زمان
    • استخراج روابط فیلتر کالمن
    • بررسی ویژگی های فیلتر کالمن
    • فیلتر کالمن برای سیستم های اسکالر و چند حالته
    • پیاده سازی عملی فیلتر کالمن گسسته زمان
  • درس هفتم: صورت های دیگر فیلتر کالمن (تغییر فرمول نویسی)
    • فرموله کردن فیلتر کالمن به صورت های دیگر
    • فیلتر کالمن دنباله ای
    • فیلتر اطلاعاتی
    • فیلتر ریشه دوم
    • فیلتر کالمن در حالت ماندگار (دائمی)
  • درس هشتم: فیلتر کالمن پیوسته زمان
    • سیستم دینامیکی خطی و تصادفی پیوسته زمان
    • استخراج روابط فیلتر کالمن پیوسته زمان
    • روش های جایگزین برای حل و فرمول نویسی
    • فیلتر کالمن پیوسته زمان در حالت ماندگار (دائمی)
    • ارتباط میان فیلتر کالمن و فیلتر وینر
  • درس نهم: فیلتر کالمن برای نویزهای وابسته
    • نویز فرایند و اندازه گیری وابسته
    • فیلتر کالمن گسسته زمان برای نویز فرایند و اندازه گیری وابسته
    • فیلتر کالمن پیوسته زمان برای نویز فرایند و اندازه گیری وابسته
    • فیلتر کالمن با حافظه محو شونده (فاکتور فراموشی)
    • فیلتر کالمن با اندازه گیری دقیق (نویز اندازه گیری صفر)
  • درس دهم: هموارسازی یا Smoothing
    • کاربرد فرم دیگری از فیلتر کالمن برای هموارسازی
    • هموار سازی نقطه-ثابت
    • هموار سازی مقادیر حالت ثابت
    • هموار سازی با تاخیر ثابت
    • هموار سازی با بازه زمانی ثابت
  • درس یازدهم: فیلتر خطی مقاوم یا فیلتر ∞H
    • مشکلات و نقاط ضعف فیلتر کالمن
    • فرموله کردن فیلتر مقاوم ∞H با استفاده از نظریه بازی
    • حل مسأله با استفاده از رویکردهای بهینه سازی مقید (مروری بر کنترل بهینه)
    • استخراج روابط فیلتر ∞H یا فیلتر خطی مقاوم برای سیستم های گسسته زمان
    • فیلتر مقاوم ∞H برای سیستم های پیوسته زمان
    • پیاده سازی عملی فیلتر مقاوم خطی
  • درس دوازدهم: فیلتر کالمن توسعه یافته یا EKF
    • تخمین حالت سیستم های غیر خطی
    • خطی سازی و تقریب تحلیلی سیستم های غیر خطی
    • فیلتر کالمن توسعه یافته یا Extended Kalman Filter
      • تخمین حالت سیستم های غیر خطی گسسته زمان
      • تخمین حالت سیستم های غیر خطی پیوسته زمان
    • پیاده سازی عملی فیلتر کالمن توسعه یافته
    • بررسی مشکلات تقریب تحلیلی و الگوریتم EKF
  • درس سیزدهم: فیلتر کالمن بی رد یا UKF
    • تقریب آماری سیستم های غیر خطی
    • بررسی تغییرات میانگین در اثر نگاشت های غیر خطی
    • بررسی تغییرات کوواریانس در اثر نگاشت های غیر خطی
    • نگاشت های بی رد (Unscented) و تقریب میانگین و کوواریانس نگاشت غیر خطی
    • فیلتر کالمن بی رد یا Unscented Kalman Filter
    • پیاده سازی عملی فیلتر UKF
    • توسعه نگاشت های بی رد و الگوریتم UKF
  • درس چهاردهم: تخمین حالت در نگاه کلی
    • بیان عمومی مسأله تخمین حالت
    • حل عمومی و مفهومی مسأله تخمین حالت با رویکرد بیزی یا Bayesian Approach
    • فیلتر کالمن به عنوان حالت خاص از رویکرد بیز
    • روش های مبتنی بر جدول برای سیستم های گسسته مقدار
    • رویکردهای کلی تخمین حالت سیستم های غیر خطی
      • روش های مبتنی بر تقریب تحلیلی
      • روش های مبتنی بر گسسته سازی فضای حالت
      • روش های مبتنی بر تقریب آماری
  • درس پانزدهم: فیلتر ذره ای یا Particle Filter
    • نمونه برداری مونت کارلو و محاسبات تقریبی انتگرال احتمال
    • نمونه برداری اعتباری یا Importance Sampling
    • فیلتر ذره ای پایه یا SIS
    • پیاده سازی عملی فیلتر ذره ای پایه
  • درس شانزدهم: فیلترهای ذره ای تغییر یافته
    • بررسی فیلتر SIS و روش بوت استرپ
    • مشکلات موجود در فیلتر ذره ای پایه
    • انحطاط یا Degeneracy
    • باز نمونه برداری یا Resampling
    • فیلتر SIR
    • فیلتر ذره ای کمکی یا APF
    • فیلتر ذره ای منظم یا RPF
    • ملاحظاتی درباره فیلتر ذره ای منظم
    • پیاده سازی عملی انواع تغییر یافته فیلترهای ذره ای
  • درس هفدهم: تخمین حالت با روش های محاسبات هوشمند
    • مشکلات رایج در فیلترهای ذره ای
    • فقر نمونه ای یا Sample Impoverishment
    • روش های حل مشکلات موجود در فیلترهای ذره ای
    • کاربرد محاسبات تکاملی در حوزه تخمین حالت
    • ساختار عمومی فیلتر ذره ای هوشمند و تکاملی
    • مروری بر روش های موجود
    • پیاده سازی یک مورد از فیلترهای تکاملی برای تخمین حالت سیستم های دینامیکی
  • درس هجدهم: بررسی و مرور کاربردهای روش های تخمین حالت در حوزه های مختلف




راهنمای سفارش آموزش‌ها

آیا می دانید که تهیه یک آموزش از فرادرس و شروع یادگیری چقدر ساده است؟

(راهنمایی بیشتر +)

در مورد این آموزش یا نحوه تهیه آن سوالی دارید؟
  • با شماره تلفن واحد مخاطبین ۵۷۹۱۶۰۰۰ (پیش شماره ۰۲۱) تماس بگیرید. - تمام ساعات اداری
  • با ما مکاتبه ایمیلی داشته باشید (این لینک). - میانگین زمان پاسخ دهی: ۳۰ دقیقه


اطلاعات تکمیلی

نام آموزش آموزش تخمین حالت سیستم های دینامیکی و تصادفی - پیش ثبت نام
ناشر فرادرس
کد آموزش FVRCTR115
زبان فارسی
نوع آموزش آموزش ویدئویی (نمایش آنلاین + دانلود)






نظرات

راضیه
راضیه

سلام لطفا زودتر ارائه بفرمایید ممنون
پاسخ به نظر

محمد
محمد

سلام .خسته نباشید. خواهشا زودتر این آموزش رو ارائه بدید
پاسخ به نظر

مصطفى
مصطفى

سلام. خواهش می کنم هرچه سریعترآموزش را ارایه بدید، نیاز دارم.
پاسخ به نظر

محمد
محمد

سلام و خسته نباشید.   لطفا آموزش رو ارائه بدید.
پاسخ به نظر

محسن
محسن

لطفاً سریع تر انتشار کنید نیاز فوری دارم.تشکر
پاسخ به نظر

فاطمه
فاطمه

لطفا سریع تر منتشر کنید
پاسخ به نظر

عبداله
عبداله

بنده نیاز فوری به این آموزش دارم. لطفا سریع تر منتشرش کنید. ممنون
پاسخ به نظر

صادق
صادق

سلام به شدت دنبال این آموزشم. لطفا سریع تر منتشر شود.
پاسخ به نظر

کورش گمار
کورش گمار

سلام. وقت بخیر. لطفا در اسرع وقت این اموزش رو تهبه و ارایه بفرمایید. نیار ضروری داریم. متشکرم
پاسخ به نظر

سعید مدنی
سعید مدنی

لطفا هرچه سریعتر منتشر کنید! ممنون از سایت خوبتون و زحماتی که میکشین
پاسخ به نظر

برچسب‌ها:
Advanced Probability and Statistics | APF | Applications of State Estimations | Applied State Estimation​ | Auxiliary Particle Filter | Bayesian Filter | Bayesian State Estimation | Bootstrap Particle Filter | Colored Noise | Continuous-Time Kalman Filter | Control Engineering | Control Theory | Covariance Propagation | Data Assimilation | Degeneracy | Discrete-Time Kalman Filter | Dynamic Systems | Dynamical State Estimation | Dynamical System State Estimation | Dynamical Systems | Econometric | Economics | EKF | Estimation Theory | Evolutionary Particle Filter | Extended Kalman Filter | Fault Detection | Fault Identification | General Bayesian Filter | H∞ Filter | Importance Sampling | Intelligent Particle Filter | Kalman Filter | Least Square Errors | Least Squares | Linear Robust Filter | Machine Vision | Macroeconomics | Mean Propagation | Monte Carlo Filter | Monte Carlo Integration | Nonlinear State Estimation | Optimal Linear Filter | Optimal Linear State Estimation | Particle Filter | Probability Theory | Random Variables | Recursive Least Squares | Regularized Particle Filter | Resampling | RLS | Robotics | Robust H∞ Filter | RPF | Sample Impoverishment | Sequential Importance Resampling | Sequential Importance Sampling | Signal Processing | Simultaneous Localization and Mapping | SIR | SIS | SLAM | smoothing | State Estimation | State Estimation Theory | State Propagation | Steady-state Kalman Filter | Stochastic Control | Stochastic Dynamic State Estimation | Stochastic Process | Stochastic Process Control | Stochastic State Estimation | Sub-optimal Kalman Filter | Tracking | Unscented Kalman Filter | Unscented Transformation | Visual Tracking | Weighted Least Squares | White Noise | Wiener Filter | WLS | آمار و احتمال پیشرفته | اسلم | اقتصاد سنجی | اقتصاد کلان | اقتصادسنجی | الگوریتم APF | الگوریتم BPF | الگوریتم EKF | الگوریتم RLS | الگوریتم RPF | الگوریتم SIR | الگوریتم SIS | الگوریتم UKF | انتشار کوواریانس | انتشار میانگین | انتگرال گیری مونت کارلو | باز نمونه برداری | بینایی ماشین | پردازش سیگنال | تخمین حالت | تخمین حالت بیزی | تخمین حالت تصادفی | تخمین حالت سیستم های تصادفی | تخمین حالت سیستم های دینامیکی | تخمین حالت سیستم های دینامیکی تصادفی | تخمین حالت عمومی | تخمین حالت غیر خطی با روش های تکاملی | تخمین حالت غیر خطی با روش های هوشمند | تشخیص و شناسایی خطا | تشخیص و شناسایی فالت | تعقیب بصری | تعقیب تصویر | حالات خاص فیلتر کالمن | حداقل مربعات | حداقل مربعات بازگشتی | حداقل مربعات خطا | حداقل مربعات وزن دار | ردیابی تصویر | روباتیک | روش های تخمین حالت غیر خطی | سیستم های دینامیکی | سیستم های دینامیکی خطی | سیستم های دینامیکی غیر خطی | فرایندهای اتفاقی | فرایندهای تصادفی | فیلتر ∞H | فیلتر H∞ | فیلتر Kalman | فیلتر تکاملی | فیلتر خطی بهینه | فیلتر خطی مقاوم | فیلتر ذره ای | فیلتر ذره ای با باز نمونه برداری | فیلتر ذره ای بوت استرپ | فیلتر ذره ای تکاملی | فیلتر ذره ای کمکی | فیلتر ذره ای منظم | فیلتر ذره ای هوشمند | فیلتر کالمن | فیلتر کالمن برای تخمین حالت غیر خطی | فیلتر کالمن بهبود یافته | فیلتر کالمن بی رد | فیلتر کالمن پیوسته زمان | فیلتر کالمن توسعه یافته | فیلتر کالمن در حالت دائم | فیلتر کالمن در حالت ماندگار | فیلتر کالمن زیر بهینه | فیلتر کالمن گسسته زمان | فیلتر مقاوم | فیلتر مقاوم ∞H | فیلتر مقاوم H∞ | فیلتر هوشمند | فیلتر وینر | کاربردهای تخمین حالت | کاربردهای عملی تخمین حالت | کنترل اتفاقی | کنترل تصادفی | کنترل فرایندهای اتفاقی | کنترل فرایندهای تصادفی | متغیرهای تصادفی | مکان یابی و نقشه سازی همزمان | مهندسی کنترل | نظریه احتمالات | نظریه تخمین | نظریه کنترل | نگاشت بی رد | نمونه برداری اعتباری | نمونه برداری اعتباری دنباله ای | نمونه برداری دنباله ای | نمونه برداری دنباله ای مونت کارلو | نویز رنگی | نویز سفید | همگون سازی داده ها | همواره سازی
مشاهده بیشتر مشاهده کمتر

×
فهرست جلسات ۰ جلسه ویدئویی