Random Vectors and Random Sequences : Theory for linear estimation and filtering

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012

3659211966 / 9783659211966

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This textbook covers the essential theory of random vectors and sequences, an understanding of which is essential for understanding and applying estimation, filtering and tracking algorithms. Requiring only a knowledge of basic probability and of matrix algebra, it begins with a succinct review of probability theory, starting with univariate discrete variables and proceeding step by step to the continuous multivariate case. It then presents multivariate normal (Gaussian) estimation of linear model parameters, random sequences (including convergence, ergodicity, and power spectral density), state space models of linear discrete-time dynamic systems and their response to random inputs, and finally the Kalman filter algorithm. Distinguishing features of this textbook include full coverage of multivariate theory, a modern (Bayesian) approach to estimation and filtering, detailed proofs of key results, and 75 exercises with answers.…

N° de ref. del artículo 9783659211966

Título
Random Vectors and Random Sequences : Theory for linear estimation and filtering
Autor
Robert Piché
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing
Año de publicación
2012
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659211966
ISBN 13
9783659211966
Peso del artículo
262 gramos
Dimensiones
220x150x11 mm

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