Artículos relacionados a Nonlinear state and parameter estimation of spatially...
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems (Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe) - Tapa blanda
Sinopsis
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.
"Sinopsis" puede pertenecer a otra edición de este libro.
Reseña del editor
In this book 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.
"Sobre este título" puede pertenecer a otra edición de este libro.
Resultados de la búsqueda para Nonlinear state and parameter estimation of spatially...
Imagen del vendedor
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Publicado por
KIT Scientific Publishing, 2009
ISBN 10: 3866443706
ISBN 13: 9783866443709
Antiguo o usado
8° Paperback
Librería: avelibro OHG, Dinkelscherben, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
8° Paperback. Condición: Sehr gut. 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. Nº de ref. del artículo: 1834953
Comprar usado
EUR 20,00
Envío por EUR 10,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Cantidad disponible: 3 disponibles
Imagen del vendedor
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Publicado por
Karlsruher Institut Für Technologie Mai 2009, 2009
ISBN 10: 3866443706
ISBN 13: 9783866443709
Nuevo
Taschenbuch
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 176 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783866443709
Comprar nuevo
EUR 30,90
Envío por EUR 23,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Cantidad disponible: 2 disponibles
Imagen del vendedor
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Publicado por
KIT Scientific Publishing, 2009
ISBN 10: 3866443706
ISBN 13: 9783866443709
Nuevo
Tapa blanda
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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/nonlin. Nº de ref. del artículo: 5587808
Comprar nuevo
EUR 30,90
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Cantidad disponible: Más de 20 disponibles
Imagen del vendedor
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Publicado por
Karlsruher Institut Für Technologie, Karlsruher Institut Für Technologie Okt 2014, 2014
ISBN 10: 3866443706
ISBN 13: 9783866443709
Nuevo
Taschenbuch
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 176 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783866443709
Comprar nuevo
EUR 30,90
Envío por EUR 60,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Cantidad disponible: 1 disponibles
Imagen del vendedor
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Publicado por
Karlsruher Institut Für Technologie, Karlsruher Institut Für Technologie, 2009
ISBN 10: 3866443706
ISBN 13: 9783866443709
Nuevo
Taschenbuch
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. Nº de ref. del artículo: 9783866443709
Comprar nuevo
EUR 30,90
Envío por EUR 61,32
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Cantidad disponible: 1 disponibles
Imagen del vendedor
Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Publicado por
Karlsruher Institut für Technologie, 2014
ISBN 10: 3866443706
ISBN 13: 9783866443709
Nuevo
Taschenbuch
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 105064186
Comprar nuevo
EUR 30,90
Envío por EUR 70,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America
Cantidad disponible: 5 disponibles