Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Explore les principes fondamentaux de la robotique mobile, en mettant l'accent sur les incertitudes dans la localisation, la fusion des capteurs et le filtre Kalman étendu.
Explore le bruit dans l'électronique, couvrant la puissance moyenne, le rapport signal/bruit, les signaux déterministes et aléatoires et l'amplification du bruit.
Introduit le filtre Kalman pour estimer l'état d'un système dynamique à partir de mesures bruyantes, couvrant la prédiction, la mise à jour et les étapes de filtrage.
Discute de diverses sources de bruit dans les détecteurs optiques, y compris le bruit de tir, le bruit thermique et leurs implications sur les performances de détection.
Explore les bases de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM), en se concentrant sur les techniques de création de cartes et la prédiction des mesures.
Explore l'estimation de l'état et le filtrage Kalman pour les systèmes de commande multivariables, avec des applications dans les canaux de communication et la navigation du véhicule.
Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.
Explore les études d'impact de la pollution sonore, les mesures de protection des bâtiments près des zones bruyantes et les stratégies de contrôle du bruit.
