The algorithmic technique of Kalman filtering has been applied in a wide range of applications, including spacecraft navigation, the prediction of short-term stock market fluctuations, and hand-held global positioning systems. Zarchan (MIT Lincoln Laboratory) and the late Musoff (recently of the Charles Stark Draper Laboratory) demonstrate how to build Kalman filters by example, spending significant time in each case on the preliminary, but important, issue of setting up the problem. This new edition adds chapters on the fading-memory filter and on simplified techniques for improving performance. Coverage includes the numerical basics, least squares, recursive least-squares filtering, polynomial and nonpolynomial Kalman filters, extended Kalman filtering, drag and falling object problems, cannon-launched projectile tracking, among other topics. Also added to this edition is an appendix summarizing important concepts and formulas. Annotation ©2004 Book News, Inc., Portland, OR (booknews.com)
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Anbieter: avelibro OHG, Dinkelscherben, Deutschland
Zustand: Gut. 765 Seiten ausgeschiedene Bibliotheksausgabe, Deckel ggfs. mit stellenweise gelöster Folie/ am Rand beriebenhhh, Kopfschnitt ggfs. mit farbspuriger Stelle, ggfs. Teil der Seiten geknickt oder/ und am Rand mit wasserspuriger Stelle, Inhalte sehr gut erhalten B05-03-01B Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1125 8° 16,5 x 5,1 x 23,5 cm, Gebundene Ausgabe. Artikel-Nr. 1835809
Anzahl: 4 verfügbar
Anbieter: avelibro OHG, Dinkelscherben, Deutschland
Zustand: Sehr gut. Auflage: Second. 765 Seiten ausgeschiedene Bibliotheksausgabe, mit üblichen Markierungen am Einband, Sehr guter Zustand MIG-38-06B Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1125 8° 16,5 x 5,1 x 23,5 cm, Gebundene Ausgabe. Artikel-Nr. 1835484
Anzahl: 2 verfügbar