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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples (Synthesis Lectures on Signal Processing)
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
paperback. Zustand: Good. Cover shows minor shelf wear, some light indentations. Pages are clean, text and pictures are intact and unmarred.
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples (Synthesis Lectures on Signal Processing)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples (Synthesis Lectures on Signal Processing)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples (Synthesis Lectures on Signal Processing)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples (Synthesis Lectures on Signal Processing)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2013
ISBN 10: 3031014081 ISBN 13: 9783031014086
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The Kalman filter is the Bayesian optimum solution to the problem of sequentially estimating the states of a dynamical system in which the state evolution and measurement processes are both linear and Gaussian. Given the ubiquity of such systems, the Kalman.
