ScholarGate
সহকারী
Machine learningNonlinear Estimation

বর্ধিত কালম্যান ফিল্টার

বর্ধিত কালম্যান ফিল্টার (EKF) হলো কালম্যান ফিল্টারের অরৈখিক সাধারণীকরণ, যা অরৈখিক সিস্টেমের জন্য রৈখিক অবস্থা অনুমান অ্যালগরিদমকে স্থানীয় রৈখিকীকরণের মাধ্যমে প্রসারিত করে। ১৯৬০-এর দশকের শুরুতে বুসি কর্তৃক বিকশিত, EKF রোবোটিক্স, মহাকাশ এবং নেভিগেশন জুড়ে অরৈখিক সিস্টেমে অবস্থা অনুমানের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, যা অরৈখিক সেন্সর এবং ডাইনামিকস থেকে গোলমালপূর্ণ পরিমাপের রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইস্লাইড ডাউনলোড করুন

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

পদ্ধতি-মানচিত্র

সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।

উৎস

  1. Bucy, R. S. (1961). A linear approximation to the solution of nonlinear filtering equations. Technical Report No. 32-486, Jet Propulsion Laboratory. link
  2. Bar-Shalom, Y., Li, X. R., & Kirubarajan, T. (2001). Estimation with Applications to Tracking and Navigation. Wiley-Interscience. DOI: 10.1002/0471221279
  3. Welch, G., & Bishop, G. (2006). An Introduction to the Kalman Filter. UNC-CH Technical Report. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Extended Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/control-theory/extended-kalman-filter

কোন পদ্ধতি?

এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।

পাশাপাশি তুলনা করুন

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateExtended Kalman Filter (Extended Kalman Filter). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/control-theory/extended-kalman-filter · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026