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9781461463153 - Particle Filters for Random Set Models de Ristic (12 resultados)
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 141,75
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 70,73
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Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book discusses state estimation of stochastic dynamic systems from noisy measurements, specifically sequential Bayesian estimation and nonlinear or stochastic filtering. The class of solutions presented in this book is based on the Monte Carlo statistical method. Although the resulting algorithms, known as particle filters, have been around for more than a decade, the recent theoretical developments of sequential Bayesian estimation in the framework of random set theory have provided new opportunities which are not widely known and are covered in this book. This book is ideal for graduate students, researchers, scientists and engineers interested in Bayesian estimation.
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 200,15
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Particle Filters for Random Set Models
Idioma: Inglés
Publicado por Springer New York, Springer US, 2013
ISBN 10: 1461463157 ISBN 13: 9781461463153
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 157,86
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses state estimation of stochastic dynamic systems from noisy measurements, specifically sequential Bayesian estimation and nonlinear or stochastic filtering. The class of solutions presented in this book is based on the Monte Carlo statistical method. Although the resulting algorithms, known as particle filters, have been around for more than a decade, the recent theoretical developments of sequential Bayesian estimation in the framework of random set theory have provided new opportunities which are not widely known and are covered in this book. This book is ideal for graduate students, researchers, scientists and engineers interested in Bayesian estimation.
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 222,83
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 2013 edition. 188 pages. 9.00x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Ristic:Particle Filters for Information (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Particle Filters for Random Set Models
Idioma: Inglés
Publicado por Springer New York Apr 2013, 2013
ISBN 10: 1461463157 ISBN 13: 9781461463153
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses state estimation of stochastic dynamic systems from noisy measurements, specifically sequential Bayesian estimation and nonlinear or stochastic filtering. The class of solutions presented in this book is based on the Monte Carlo statistical method. Although the resulting algorithms, known as particle filters, have been around for more than a decade, the recent theoretical developments of sequential Bayesian estimation in the framework of random set theory have provided new opportunities which are not widely known and are covered in this book. This book is ideal for graduate students, researchers, scientists and engineers interested in Bayesian estimation. 188 pp. Englisch.
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,40
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a hands-on engineering approach to filtering algorithms and their implementation Covers a new generation of particle filters, which are applicable to a much wider class of signal processing applications Includes sensor control for p.
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Particle Filters for Random Set Models
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., 2013
ISBN 10: 1461463157 ISBN 13: 9781461463153
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 168,02
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
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Particle Filters for Random Set Models
Idioma: Inglés
Publicado por Springer New York, Springer Apr 2013, 2013
ISBN 10: 1461463157 ISBN 13: 9781461463153
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This bookdiscusses state estimation of stochastic dynamic systems from noisy measurements, specifically sequential Bayesian estimation and nonlinear or stochastic filtering. The class of solutions presented in this book is based on the Monte Carlo statistical method. Although the resulting algorithms, known as particle filters, have been around for more than a decade, the recent theoretical developments of sequential Bayesian estimation in the framework of random set theory have provided new opportunities which are not widely known and are covered in this book. This book is ideal for graduate students, researchers, scientists and engineers interested in Bayesian estimation.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 188 pp. Englisch.
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 190 54 Illus. (41 Col.).
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Particle Filters for Random Set Models
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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