Smoothing, Filtering and Prediction : Estimating The Past, Present and Future

Sprache: Englisch

Verlag: Intechopen, 2012

9533077522 / 9789533077529

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book describes the classical smoothing, filtering and prediction techniques together with some more recently developed embellishments for improving performance within applications. It aims to present the subject in an accessible way, so that it can serve as a practical guide for undergraduates and newcomers to the field. The material is organised as a ten-lecture course. The foundations are laid in Chapters 1 and 2, which explain minimum-mean-square-error solution construction and asymptotic behaviour. Chapters 3 and 4 introduce continuous-time and discrete-time minimum-variance filtering. Generalisations for missing data, deterministic inputs, correlated noises, direct feedthrough terms, output estimation and equalisation are described. Chapter 5 simplifies the minimum-variance filtering results for steady-state problems. Observability, Riccati equation solution convergence, asymptotic stability and Wiener filter equivalence are discussed. Chapters 6 and 7 cover the subject of continuous-time and discrete-time smoothing. The main fixed-lag, fixed-point and fixed-interval smoother results are derived. It is shown that the minimum-variance fixed-interval smoother attains the best performance. Chapter 8 attends to parameter estimation. As the above-mentioned approaches all rely on knowledge of the underlying model parameters, maximum-likelihood techniques within expectation-maximisation algorithms for joint state and parameter estimation are described. Chapter 9 is concerned with robust techniques that accommodate uncertainties within problem specifications. An extra term within Riccati equations enables designers to trade-off average error and peak error performance. Chapter 10 rounds off the course by applying the afore-mentioned linear techniques to nonlinear estimation problems. It is demonstrated that step-wise linearisations can be used within predictors, filters and smoothers, albeit by forsaking optimal performance guarantees.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789533077529

Titel
Smoothing, Filtering and Prediction : Estimating The Past, Present and Future
Autor
Garry Einicke
Verlag
Intechopen
Erscheinungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9533077522
ISBN-13
9789533077529
Artikelgewicht
771 Gramm
Abmessungen
266x185x24 mm

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