Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems

Langue : anglais

Edité par KIT Scientific Publishing, 2009

3866443706 / 9783866443709

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153 S. 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. B05-04-03C Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 300.

N° de réf. du vendeur 1834953

Titre
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Auteur
Sawo, Felix:
Éditeur
KIT Scientific Publishing
Année de publication
2009
État de l'article
Sehr gut
Reliure
8° Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3866443706
ISBN à 13 chiffres
9783866443709
Poids de l'article
300 grammes
Catalogues du vendeur
Physik

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