System Identification with Quantized Observations
Idioma: inglés
Editorial: Birkhauser Boston, 2010
Serie: Libro 28 de 55 - Systems & Control: Foundations & Applications
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book concerns the identi cation of systems in which only quantized output observations are available, due to sensor limitations, signal quan- zation, or coding for communications. Although there are many excellent treaties in system identi cation and its related subject areas, a syst- atic study of identi cation with quantized data is still in its early stage. This book presents new methodologies that utilize quantized information in system identi cation and explores their potential in extending control capabilities for systems with limited sensor information or networked s- tems. The book is an outgrowth of our recent research on quantized iden- cation; it o ers several salient features. From the viewpoint of targeted plants, it treats both linear and nonlinear systems, and both time-invariant and time-varying systems. In terms of noise types, it includes independent and dependent noises, stochastic disturbances and deterministic bounded noises, and noises with unknown distribution functions. The key meth- ologies of the book combine empirical measures and information-theoretic approaches to cover convergence, convergence rate, estimator e ciency, - put design, threshold selection, and complexity analysis. We hope that it can shed new insights and perspectives for system identi cation.…
N° de ref. del artículo 9780817649555
- Título
- System Identification with Quantized Observations
- Autor
- Ji-Feng Zhang
- Editorial
- Birkhauser Boston
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0817649557
- ISBN 13
- 9780817649555
- Peso del artículo
- 625 gramos
- Dimensiones
- 241x167x28 mm
- Serie
- Libro 28 de 55: Systems & Control: Foundations & Applications
This book presents recently developed methodologies that utilize quantized information in system identification and explores their potential in extending control capabilities for systems with limited sensor information or networked systems. The results of these methodologies can be applied to signal processing and control design of communication and computer networks, sensor networks, mobile agents, coordinated data fusion, remote sensing, telemedicine, and other fields in which noise-corrupted quantized data need to be processed.
System Identification with Quantized Observations is an excellent resource for graduate students, systems theorists, control engineers, applied mathematicians, as well as practitioners who use identification algorithms in their work.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
This book presents recently developed methodologies that utilize quantized information in system identification and explores their potential in extending control capabilities for systems with limited sensor information or networked systems. The results of these methodologies can be applied to signal processing and control design of communication and computer networks, sensor networks, mobile agents, coordinated data fusion, remote sensing, telemedicine, and other fields in which noise-corrupted quantized data need to be processed.
Providing a comprehensive coverage of quantized identification, the book treats linear and nonlinear systems, as well as time-invariant and time-varying systems. The authors examine independent and dependent noises, stochastic- and deterministic-bounded noises, and also noises with unknown distribution functions. The key methodologies combine empirical measures and information-theoretic approaches to derive identification algorithms, provide convergence and convergence speed, establish efficiency of estimation, and explore input design, threshold selection and adaptation, and complexity analysis.
System Identification with Quantized Observations is an excellent resource for graduate students, systems theorists, control engineers, applied mathematicians, as well as practitioners who use identification algorithms in their work. Selected material from the book may be used in graduate-level courses on system identification.
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