Synopsis
In this thesis two probabilistic model-based estimators are introduced that allow the reconstruction and identification of space-time continuous physical systems. The Sliced Gaussian Mixture Filter (SGMF) exploits linear substructures in mixed linear/nonlinear systems, and thus is well-suited for identifying various model parameters. The Covariance Bounds Filter (CBF) allows the efficient estimation of widely distributed systems in a decentralized fashion.
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Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
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KIT Scientific Publishing, 2009
ISBN 10 : 3866443706
ISBN 13 : 9783866443709
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Karlsruher Institut Für Technologie Mai 2009, 2009
ISBN 10 : 3866443706
ISBN 13 : 9783866443709
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KIT Scientific Publishing, 2009
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Karlsruher Institut für Technologie, 2014
ISBN 10 : 3866443706
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Taschenbuch. Etat : Neu. Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems | Felix Sawo | Taschenbuch | 176 S. | Englisch | 2014 | Karlsruher Institut für Technologie | EAN 9783866443709 | Verantwortliche Person für die EU: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut AIFB, Kaiserstr. 89, 76133 Karlsruhe, verlag[at]aifb[dot]uni-karlsruhe[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 105064186
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