ディジタル信号処理、ディジタルフィルタ、画像処理の目次です
★このページの対象読者 三次元での回転を、ＣＧとかで定量的に取り扱いたい人 オイラー角(Euler Angles)を使っていたら、わけがわからなくなってきた人 カルダン角とオイラー角(Cardan Angles)の見分けが付かない人 ジンバルロックに困っている人 だけど、数学とかメンドクサイことが嫌いな人 サンプルプログラムが欲しい人 ★回転篇： 四元数（しげんすう, quaternion）を使った回転の取り扱い手順だけ説明します （１）四元数の実部と虚部と書き方 四元数とは、４つの実数を組み合わせたものです。 ４つの要素のうち、ひとつは実部、残り３つは虚部です。 たとえば、Qという四元数が、実部 t で虚部が x, y, z から成り立っているとき、下のように書きます。 また、V = (x, y, z)というベクトルを使って、 Q = (t; V) とも書くことがあります。 正統的
We focus on the research, development and application of autonomous and intelligent robots, working closely with industry to maximise the benefit of robotics and intelligent systems. The Australian Centre for Robotics' research tackles deep scientific problems in core robotics technology and their applications in complex cyber-physical environments. We have a long and distinguished history of deli
Some tutorials, references, and research related to the Kalman filter. This site is maintained by Greg Welch in Nursing / Computer Science / Simulation & Training at the University of Central Florida, and Gary Bishop in the Department of Computer Science at the University of North Carolina at Chapel Hill. Welch also holds an adjunct position at UNC-Chapel Hill. Please send additions or comments. [
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在（フィルター）、未来（予測）、過去（内挿あるいは平滑化）に推定することができる。 カルマンフィルターは時間領域において、連続時間線形動的システム、もしくは離散化された離散時間線型動的システ
入力の形に対応していろいろな応答関数があり、分野によって命名もまちまちである。 インパルス応答関数（余効関数、重み関数） デルタ関数型の入力の場合の応答関数。 緩和関数 一定の大きさの入力が突然入った場合、あるいは突然無くなった場合の応答関数。入った場合の応答関数をステップ応答関数（インディシャル応答）とも呼ぶ。 周波数応答関数 入力が正弦波の場合の応答関数。複素感受率（複素アドミッタンス）と呼ぶこともある。周波数応答関数を逆フーリエ変換するとインパルス応答関数が得られる。 伝達関数 入力が exp(pt) （p は複素数）の場合の応答関数。
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