Sawo, Felix: Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems.

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KIT Scientific Publishing, 2009, 153 S.

153 S. 8° 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.

Zustand

gebraucht; sehr gut

Details zum Artikel

Autor: Sawo, Felix

Titel: Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems

Verlagsort: KIT Scientific Publishing

Jahr: 2009

Seitenanzahl: 153 S

Freie Beschreibung: 153 S. 8° 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

Sprache: Englisch

ISBN: 9783866440432

Händler-Kategorie: Bücher / Physik

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