Vou desenvolver filtro de kalman, estimativa de estado e filtragem de dados em python

Eu desenvolvo scripts profissionais de estimativa de estado, matematicamente rigorosos, em Python, voltados para robótica, processamento de sinais e simulações de navegação.

O que eu ofereço:

• Filtragem linear: Filtros de Kalman padrão (KF) otimizados para dinâmicas de sistemas lineares e redução de ruído básico de sensores.
• Estimativa não linear: Filtros de Kalman estendidos (EKF) e filtros de Kalman unscented (UKF) para acompanhar estados altamente não lineares sem divergência.
• Filtros de partículas avançados: Métodos de Monte Carlo sequenciais para distribuições de ruído não gaussianas e rastreamento de ambientes complexos.
• Fusão de sensores: Combinação de conjuntos de dados conflitantes (por exemplo, IMU, GPS, encoders) em um vetor de estado altamente preciso.
• Gráficos de telemetria: Curvas bonitas do Matplotlib comparando medições ruidosas, verdade de solo e estimativas filtradas.

Por que escolher este serviço?

• Matemática explícita: Cada script apresenta matrizes de covariância claramente definidas ($Q, R, P$) com comentários detalhados.
• Sem caixas pretas: Código fonte Python 100% aberto, legível e compatível com PEP-8.

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido com as equações de estado do seu sistema e perfis de ruído!