産業界においてモデルベースアプローチの重要性が認識され始めていますが、本講義では、究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタについて解説します。
　カルマンフィルタは、対象である時系列あるいはシステムの数学モデルが与えられたとき、雑音が混入した測定データから対象の状態を推定 (フィルタリング) する方法です。
　そのために、講義の前半ではシステム同定によるモデリング法を紹介します。様々な時系列とシステムのモデルを導入し、それらを用いた同定法を与えます。
　後半では、状態空間モデルを用いてカルマンフィルタリング問題を設定し、カルマンフィルタのアルゴリズムを導出します。
　最後に、カルマンフィルタを利用する際の勘所についても説明します。

1. システム同定によるモデリング法
   1. システム同定モデルと時系列モデル
   2. 相関解析法とスペクトル解析法
   3. ARXモデルを用いた最小二乗法
   4. 状態空間モデルに基づく部分空間法
2. カルマンフィルタ入門
   1. 状態空間モデルを用いた時系列データのフィルタリング問題
   2. カルマンフィルタアルゴリズムの導出
   3. カルマンフィルタを利用する際の勘所