Desarrollaré filtro de kalman, estimación de estado y filtrado de datos en python

Desarrollo scripts profesionales y matemáticamente rigurosos de estimación de estado en Python, diseñados para robótica, procesamiento de señales y simulaciones de navegación.

Lo que ofrezco:

• Filtrado lineal: Filtros de Kalman estándar (KF) optimizados para dinámicas de sistemas lineales y eliminación básica de ruido en sensores.
• Estimación no lineal: Filtros de Kalman extendidos (EKF) y filtros de Kalman sigma-ponderados (UKF) para seguir estados altamente no lineales sin divergencias.
• Filtros de partículas avanzados: Métodos de Monte Carlo secuenciales para distribuciones de ruido no gaussianas y seguimiento de entornos complejos.
• Fusión de sensores: Combinar datos conflictivos (por ejemplo, IMU, GPS, encoders) en un único vector de estado altamente preciso.
• Gráficos de telemetría: Curvas hermosas de Matplotlib comparando mediciones ruidosas, verdad de tierra y estimaciones filtradas.

¿Por qué este gig?

• Matemáticas explícitas: Cada script presenta matrices de covarianza claramente definidas ($Q, R, P$) con comentarios detallados.
• Sin cajas negras: Código fuente en Python 100% abierto, legible y compatible con PEP-8.

Envíame un mensaje antes de ordenar con tus ecuaciones de estado del sistema y perfiles de ruido.