NAEEM KHAN LPC Approaches to Compensate Missing Measurements in Kalman Filtering

NAEEM KHAN LPC Approaches to Compensate Missing Measurements in Kalman Filtering

Категория: Книги

Товарная группа: Книги

Продавец: Интернет-магазин ozon.ru

Наш сервис сравнения цен ShopLiga.Ru - подбирает для вас самые лучшие и актуальные цены на товары от проверенных продавцов из различных регионов России. Предлагаемая продукция отличается высоким качеством, и пользуются большой популярностью. Мы стараемся поддерживать самые актуальные цены на товары, размещаем детальные технические характеристики, статьи с рекомендациями и отзывами покупателей о продукции и размещенных магазинах.

NAEEM KHAN LPC Approaches to Compensate Missing Measurements in Kalman Filtering - можно купить на официальном сайте нашего партнера ozon.ru. Также, на сайте доступно подробное описание и существует возможность ознакомиться с полным каталогом товаров. В интернет-магазине ozon.ru помогут оформить заказ и обсудят возможную доставку на дом.

5 473 руб.

ПОСМОТРЕТЬ
  • Наличие на складеТоропитесь, товар заканчивается на складе!
    Сегодня его купили 7 раз

  • Доставка Россия Самовывоз, курьерская доставка, почта России, EMS, ТК

  • Способы оплаты наличный расчет, безналичный расчет, Webmoney, Яндекс.Деньги

Цены в других магазинах:

State Estimation is a nontrivial case of study in both control and communication. In the last decade it has gained popularity due to enoumrous research in this area. The only technique employed for estimation for the incomplete and missing data is Open loop estimation where the state is predicted during the lossy time period. In this work, a novel approach is employed for stationary and non stationary process through Linear Prediction scheme. The missing data is first reconstructed through Modified External Linear Prediction Coefficient method and then employed in the state estimation process. Case studies have been performed in order to test the superiority of the proposed method.

Оставить отзыв о «NAEEM KHAN LPC Approaches to Compensate Missing Measurements in Kalman Filtering»

Достоинства товара
Недостатки товара
Вывод (необязательно)
Опыт использования товара
Комментарий (необязательно)