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Cette séance de cours couvre le prédicteur Kalman à l'état d'équilibre, y compris ses propriétés de convergence et ses caractéristiques d'erreur. Des exemples sont fournis pour illustrer l'application du filtre de Kalman dans des réglages bruyants. Une comparaison entre le filtrage de Luenberger et de Kalman est discutée.