Bayesian Filtering and Smoothing
-
- Taschenbuch ausgewählt
- eBook
-
Sprache:Englisch
43,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
15.06.2023
Abbildungen
Worked examples or Exercises
Verlag
Cambridge AcademicSeitenzahl
438
Maße (L/B/H)
22,4/15,2/2,7 cm
Gewicht
623 g
Auflage
2nd edition
Sprache
Englisch
ISBN
978-1-108-92664-5
Now in its second edition, this accessible text presents a unified Bayesian treatment of state-of-the-art filtering, smoothing, and parameter estimation algorithms for non-linear state space models. The book focuses on discrete-time state space models and carefully introduces fundamental aspects related to optimal filtering and smoothing. In particular, it covers a range of efficient non-linear Gaussian filtering and smoothing algorithms, as well as Monte Carlo-based algorithms. This updated edition features new chapters on constructing state space models of practical systems, the discretization of continuous-time state space models, Gaussian filtering by enabling approximations, posterior linearization filtering, and the corresponding smoothers. Coverage of key topics is expanded, including extended Kalman filtering and smoothing, and parameter estimation. The book's practical, algorithmic approach assumes only modest mathematical prerequisites, suitable for graduate and advanced undergraduate students. Many examples are included, with Matlab and Python code available online, enabling readers to implement algorithms in their own projects.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice