Ta strona wykorzystuje pliki cookies. Korzystając ze strony, zgadzasz się na ich użycie. OK Polityka Prywatności Zaakceptuj i zamknij X

LESSONS IN ESTIMATION THEORY FOR SIGNAL PROCESSING

08-04-2015, 22:30
Aukcja w czasie sprawdzania nie była zakończona.
Cena kup teraz: 150 zł     
Użytkownik bazar-wiedzy
numer aukcji: 5069971187
Miejscowość Warszawa
Wyświetleń: 1   

Dodatkowe informacje:
Stan: Nowy
Okładka: miękka
Rok wydania (xxxx): 1995
Kondycja: bez śladów używania

info Niektóre dane mogą być zasłonięte. Żeby je odsłonić przepisz token po prawej stronie. captcha

Polecamy książki dla fachowców w najtańszych cenach na Allegro

Pamiętaj zawsze możesz do nas zadzwonić
533 [zasłonięte] 038
/ w dni powszednie od 10 do 17 / lub napisać
[zasłonięte]@ksiegarnia-fachowa.pl

 

LESSONS IN ESTIMATION THEORY FOR SIGNAL PROCESSING, COMMUNICATIONS, AND CONTROL

JERRY M. MENDEL

PRENTICE HALL, 592 STRONY,2ND ED.

An introduction to the field of estimation theory. It is in a lesson format and so can be used for self-study or in a one semester course. The computation that is essential in order to use the estimation algorithms, is associated with MATLAB and its associated tool boxes. - 


1. Introduction, Coverage, Philosophy, and Computation.


 2. The Linear Model.


 3. Least-Squares Estimation: Batch Processing.


 4. Least-Squares Estimation: Singular-Value Decomposition.


 5. Least-Squares Estimation: Recursive Processing.


 6. Small Sample Properties of Estimators.


 7. Large Sample Properties of Estimators.


 8. Properties of Least-Squares Estimators.


 9. Best Linear Unbiased Estimation.


10. Likelihood.


11. Maximum-Likelihood Estimation.


12. Multivariate Gaussian Random Variables.


13. Mean-Squared Estimation of Random Parameters.


14. Maximum A Posteriori Estimation of Random Parameters.


15. Elements of Discrete-Time Gauss-Markov Random Sequences.


16. State Estimation: Prediction.


17. State Estimation: Filtering (The Kalman Filter).


18. State Estimation: Filtering Examples.


19. State Estimation: Steady-State Kalman Filter and Its Relationships to a Digital Wiener Filter.


20. State Estimation: Smoothing.


21. State Estimation: Smoothing (General Results).


22. State Estimation for the Not-So-Basic State-Variable Model.


23. Linearization and Discretization of Nonlinear Systems.


24. Iterated Least Squares and Extended Kalman Filtering.


25. Maximum-Likelihood State and Parameter Estimation.


26. Kalman-Bucy Filtering.


A. Sufficient Statistics and Statistical Estimation of Parameters.


B. Introduction to Higher-Order Statistics.


C. Estimation and Applications of Higher-Order Statistics.


D. Introduction to State-Variable Models and Methods.


Appendix A: Glossary of Major Results.


Appendix B: Estimation of Algorithm M-Files.


References.


I