Filtre de Kalmanvignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).
Grille des notations financièresIn investment, the bond credit rating represents the credit worthiness of corporate or government bonds. It is not the same as an individual's credit score. The ratings are published by credit rating agencies and used by investment professionals to assess the likelihood the debt will be repaid. Credit rating is a highly concentrated industry with the "Big Three" credit rating agencies – Fitch Ratings, Moody's and Standard & Poor's (S&P) – controlling approximately 95% of the ratings business.
Notation financièreLa notation financière externe ou notation de la dette ou rating (dans le monde anglo-saxon) est l'appréciation, par une agence de notation financière, du risque de solvabilité financière : d’une entreprise, d’un État (« notation souveraine ») ou d’une autre collectivité publique, nationale ou locale, d’une opération (emprunt, emprunt obligataire, opération de financement structurée, titrisation, etc.), et l'attribution d'une note correspondant aux perspectives de remboursement de ses engagements envers ses créanciers — fournisseurs, banques, détenteurs d’obligations, etc.
Filtre de WienerLe filtre de Wiener est un filtre utilisé pour estimer la valeur désirée d'un signal bruité. Le filtre de Wiener minimise l'erreur quadratique moyenne entre le processus aléatoire estimé et le processus souhaité. Norbert Wiener a d'abord proposé le filtre dans les années 1940, puis publié en 1949. Vers la même époque Andreï Kolmogorov travaillait sur des filtres similaires. Le filtre de Wiener a une variété d'applications de traitement du signal, traitement d'image, des systèmes de contrôle et de la communication numérique.
Filtre particulaireLes filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.
