Содержание курса
1. Введение
2 урока
254
59
5м
0
Закрытый
1.1
🔎 Зачем нужны фильтры
↗
193
36
2м 20с
0
Закрытый
1.2
⚙️ Обзор методов фильтрации
↗
61
23
2м 12с
0
2. Скользящее среднее
4 урока
140
71
5м
0
Закрытый
2.1
📊 Принцип работы
↗
42
28
1м 42с
0
Закрытый
2.2
🐍 Реализация в Python
↗
42
19
2м 43с
0
Закрытый
2.3
⚙️ Влияние размера окна
↗
29
17
1м 28с
0
Закрытый
2.4
📝 Практическое применение
↗
27
7
1м 12с
0
3. Экспоненциальное сглаживание
3 урока
65
32
1м
0
Закрытый
3.1
📊 Принцип работы
↗
23
16
1м 33с
0
Закрытый
3.2
🐍 Реализация в Python
↗
22
13
1м 38с
0
Закрытый
3.3
⚙️ Сравнение со скользящим средним
↗
20
3
0м 4с
0
4. Медианный фильтр
3 урока
56
30
2м
0
Закрытый
4.1
📊 Принцип работы
↗
19
14
0м 30с
0
Закрытый
4.2
🐍 Реализация в Python
↗
19
13
1м 52с
0
Закрытый
4.3
⚙️ Выбор размера окна
↗
18
3
0м 9с
0
5. Альфа-бета фильтр
3 урока
57
29
1м
0
Закрытый
5.1
📊 Принцип работы
↗
18
13
0м 21с
0
Закрытый
5.2
🐍 Реализация в Python
↗
21
12
1м 39с
0
Закрытый
5.3
⚙️ Визуализация и сравнение
↗
18
4
0м 21с
0
6. Практика
4 урока
69
46
2м
0
Закрытый
6.1
🛠️ Фильтрация данных акселерометра/гироскопа
↗
20
12
0м 26с
0
Закрытый
6.2
🚀 Трекинг объекта по зашумлённым координатам
↗
15
12
0м 12с
0
Закрытый
6.3
🌍 Сглаживание GPS‑траектории
↗
16
12
0м 12с
0
Закрытый
6.4
⚖️ Сравнение всех методов на практике
↗
18
10
1м 0с
0