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Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems

Produktform: Buch / Einband - flex.(Paperback)

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.weiterlesen

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Sprache(n): Englisch

ISBN: 978-3-86644-370-9 / 978-3866443709 / 9783866443709

Verlag: KIT Scientific Publishing

Erscheinungsdatum: 26.05.2009

Seiten: 153

Autor(en): Felix Sawo

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