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カルマンフィルターとは何か？どのような場面で役に立つのか？解説します。

カルマンフィルターは、間接的で不確実な測定値からシステムの状態を推定するために使用される最適な推定アルゴリズムです。

例題とコードのダウンロード
カルマンフィルターのアルゴリズムの設計とシミュレーション: https://bit.ly/3lSM8XP
MATLAB、Simulinkでカルマンフィルターを使用する方法: https://bit.ly/3rm3RYL
カルマンフィルターの設計例: https://bit.ly/3w05iQm
56年前のアルゴリズムが宇宙旅行、GPS、VRの鍵となる: https://bit.ly/2PyGcHl
その他のMATLABのTech Talkを見る: https://bit.ly/3skV0YK
MATLABを無料でお試しいただけます: https://bit.ly/33PlRPv

1つ目の例では、カルマンフィルターを使って、間接的な測定値（燃焼室の外部温度）からシステムの状態（燃焼室の内部温度）を推定する方法を解説します。

2つ目の例では、カルマンフィルターのもう1つの代表的な使い方を紹介します。ノイズの多い測定値がある場合に、複数のソース（IMU（慣性測定ユニット）、走行距離計、GPS受信機など）からの測定値を融合することで、システムの状態（自動車の位置など）を最適に推定する方法を説明します。

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