Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, New York, 2012
- Rilegato
- Nuovo
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Hardcover. Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering: With MATLAB Exercises, 4th Edition Advances in computers and personal navigation systems have greatly expanded the applications of Kalman filters. A Kalman filter uses information about noise and system dynamics to reduce uncertainty from noisy measurements. Common applications of Kalman filters include such fast-growing fields as autopilot systems, battery state of charge (SoC) estimation, brain-computer interface, dynamic positioning, inertial guidance systems, radar tracking, and satellite navigation systems. Brown and Hwang's bestselling textbook introduces the theory and applications of Kalman filters for senior undergraduates and graduate students. This revision updates both the research advances in variations on the Kalman filter algorithm and adds a wide range of new application examples. The book emphasizes the application of computational software tools such as MATLAB. The companion website includes M-files to assist students in applying MATLAB to solving end-of-chapter homework problems. The Fourth Edition to the Introduction of Random Signals and Applied Kalman Filtering is updated to cover innovations in the Kalman filter algorithm and the proliferation of Kalman filtering applications from the past decade. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9780470609699
- Titolo
- Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering (Hardcover)
- Autore
- Robert Grover Brown
- Editore
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0470609699
- ISBN 13
- 9780470609699
- Edizione
- quarta edizione
Advances in computers and personal navigation systems have greatly expanded the applications of Kalman filters. A Kalman filter uses information about noise and system dynamics to reduce uncertainty from noisy measurements. Common applications of Kalman filters include such fast-growing fields as autopilot systems, battery state of charge (SoC) estimation, brain-computer interface, dynamic positioning, inertial guidance systems, radar tracking, and satellite navigation systems.
Brown and Hwang's bestselling textbook introduces the theory and applications of Kalman filters for senior undergraduates and graduate students. This revision updates both the research advances in variations on the Kalman filter algorithm and adds a wide range of new application examples. The book emphasizes the application of computational software tools such as MATLAB. The companion website includes M-files to assist students in applying MATLAB to solving end-of-chapter homework problems.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Robert Grover Brown and Patrick Y. C. Hwang are the authors of Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering with Matlab Exercises, 4th Edition, published by Wiley.
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