Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Zjistit stav objednávky

Staňte se součástí komunity milovníků knih z celého světa a získejte hromadu výhod. Založit účet zdarma

Doprava zdarma se Zásilkovnou nad 1 499 Kč

Kurýr DPD 69 Kč PPL shop 49 Kč Balíkovna 69 Kč PPL kurýr 74 Kč PPL box 39 Kč Balíkovna 49 Kč Výdejní místo DPD 49 Kč Zásilkovna 39 Kč

Kontakt

Jak nakupovat

Pomoc

Můj účet

▸ Prázdný :-(

Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Filtering Techniques for Stochastic Hybrid Systems

Name: Filtering Techniques for Stochastic Hybrid Systems
Brand: LAP LAMBERT Academic Publishing
SKU: 44304940
Price: 1237 CZK
Availability: InStock
Author: Vishvjit Thakar
ISBN: 9786206787136

Vishvjit Thakar

Hetal Patel

Jazyk

Angličtina

Kniha Brožovaná

Libristo kód: 44304940

Nakladatelství LAP LAMBERT Academic Publishing, září 2023

Stochastic Hybrid Systems (SHS) blend continuous and discrete dynamics, relevant to communication, v... Celý popis

Libristo kód: 44304940

124 b

1 237 Kč

Skladem u dodavatele Odesíláme za 8-11 dnů

Až 30 dní na vrácení zboží

Zákazníci také koupili

IPHIGENIE Jean Racine

Brožovaná

152 Kč

La résistance oblitérée - Sa mémoire gravée par les timbres Laurent DOUZOU Kniha

Brožovaná

760 Kč

Stochastic Hybrid Systems (SHS) blend continuous and discrete dynamics, relevant to communication, vehicle control, finance, and tracking. Our research focuses on state estimation for linear and non-linear SHS, emphasizing solutions for missing measurements. Historically, SHS state estimation leaned towards deterministic models, overlooking issues like measurement loss. Researchers now explore probabilistic and guard condition-based state transitions. For example, in flying objects, SHS captures discrete flight modes and continuous dynamics. We introduce the Data Loss Detection Kalman Filter for linear SHS, bolstered by Chi-square statistics for measurement loss. In non-linear SHS, the Reallocation Resample Particle Filter and Systematic Resample Particle Filter excel in handling missing measurements. Our research illuminates state estimation intricacies, offering practical solutions.