• Produktbild: Kalman Filtering
  • Produktbild: Kalman Filtering
Band 17

Kalman Filtering with Real-Time Applications

67,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

29.03.2017

Abbildungen

XVIII, 247 p. 34 illus.

Verlag

Springer

Seitenzahl

247

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,1 cm

Gewicht

571 g

Auflage

5th ed. 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-47610-0

Beschreibung

Rezension

“This book is suitable for self-study as well as for use in a one-quarter or one-semester introductory course on Kalman filtering theory for upper-division undergraduate or first-year graduate to applied mathematics or engineering students.” (Mikhail P. Moklyachuk, zbMath 1416.93001, 2019)



“Kalman filtering (KF) is a wide class of algorithms designed, in words selected from this outstanding book, ‘to obtain an optimal estimate’ of the state of a system from information in the presence of noise. … It is also written to serve as a reference for engineers … . The book has my highest recommendation, and it will reward readers for careful and iterative study of its text and well-designed exercises.” (Computing Reviews, October, 2017)







Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

29.03.2017

Abbildungen

XVIII, 247 p. 34 illus.

Verlag

Springer

Seitenzahl

247

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,1 cm

Gewicht

571 g

Auflage

5th ed. 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-47610-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Kalman Filtering
  • Produktbild: Kalman Filtering
  • Preliminaries.- Kalman Filter: An Elementary Approach.- Orthogonal Projection and Kalman Filter.- Correlated System and Measurement Noise Processes.- Colored Noise.- Limiting Kalman Filter.- Sequential and Square-Root Algorithms.- Extended Kalman Filter and System Identification.- Decoupling of Filtering Equations.- Kalman Filtering for Interval Systems.- Wavelet Kalman Filtering.- Distributed Estimation on Sensor Networks.- Notes.- Answers and Hints to Exercises.