Recursive State Estimation / Nejlevnější knihy
Recursive State Estimation

Kód: 52452165

Recursive State Estimation

Autor Yuriy S. Shmaliy

Since 1960-1961, when Rudolf E. Kalman has published his seminal work on discrete-time recursive optimal filtering and, together with Richard S. Bucy, on continuous-time optimal filtering of linear nonstationary stochastic process ... celý popis

2799


Očekávaná novinka
Termín neznámý

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Recursive State Estimation

Nákupem získáte 280 bodů

Anotace knihy

Since 1960-1961, when Rudolf E. Kalman has published his seminal work on discrete-time recursive optimal filtering and, together with Richard S. Bucy, on continuous-time optimal filtering of linear nonstationary stochastic processes with white Gaussian noise, recursive filtering and smoothing algorithm have become and still remain a key tool for real-time state estimation. This is despite the fact that Bayesian and convolution-based approaches say that optimal recursions are only available for white Gaussian and colored Gauss-Markov noise. Otherwise, since non-Gaussian noise has high-order statistics, the hypothetical recursive forms seem to be so complex that it is hardly practical to use them instead of batch forms. Therefore, recursive forms are widely used, although this often calls into question their accuracy in harsh environments. When solving state estimation problems for signal processing and control using recursive algorithms, researchers traditionally associate them with Kalman filtering, even when not using all its recursive forms. This is even though some solutions, such as the robust iterative UFIR filter, as well as the transfer function-based H8 filter, generalized H2 filter, L1 filter, etc., have nothing to do with Kalman filtering. Moreover, data-driven and AI-aided model-based filtering algorithms also lose connection to it. This leads to the idea that instead of thinking of recursive algorithms as Kalman-like, it is worth focusing on the general recursive form and cover all available recursive state estimators under one umbrella, treating Kalman filter is a special case. This book attempts to do this by describing 53 pseudo codes and other forms of optimal, suboptimal, and robust recursive state estimation algorithms.

Parametry knihy

2799

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 46029 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: