برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید

09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب A Simple Derivation of Kalman Filter

دانلود کتاب یک مشتق ساده از فیلتر کالمن

مشخصات کتاب

A Simple Derivation of Kalman Filter

دسته بندی: نظریه کنترل خودکار
ویرایش:  
نویسندگان: Madiyev Nurlan.  
سری:  
 
ناشر:  
سال نشر:  
تعداد صفحات: 8 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 82 کیلوبایت

قیمت کتاب (تومان) : 47,000

کلمات کلیدی مربوط به کتاب یک مشتق ساده از فیلتر کالمن: اتوماسیون، تئوری کنترل خودکار (TAU)، کتاب های زبان های خارجی

میانگین امتیاز به این کتاب :
تعداد امتیاز دهندگان : 22

در صورت تبدیل فایل کتاب A Simple Derivation of Kalman Filter به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب یک مشتق ساده از فیلتر کالمن نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب یک مشتق ساده از فیلتر کالمن

مطابق با تئوری تخمین بردار حالت (یا در غیر این صورت - تخمین زده نشده در نظر گرفته شده، سیگنال) یک بی طرف است، حداقل باقیمانده و نویز در مورد، اگر فقط به حالت اولیه و پارامترهای سیستم داده شود. در فیلتر کالمن تمایل دارد سیگنال اندازه‌گیری شده را به شکلی کاهش دهد که باید از دستگاه ایده‌آل خارج شود. با این حال، در عمل، اغلب برای کاهش میانگین سیگنال کافی است که باید از دستگاه با ویژگی های داده شده در سطح نویز کنترل شده خارج شود. روش پیشنهادی به عنوان یک مورد خاص از فیلتر کالمن بازده کمتری دارد.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

In accordance with the theory of estimation of state vector (or otherwise – unobserved estimated under consideration, the signal) is an unbiased, have minimal residual and noise in the case, if just given the initial state and system parameters. In the Kalman filter tend to reduce the measured signal to the form, which he would have had to exit the ideal apparatus. However, in practice, is often enough to reduce the signal mean which he would have had to exit the apparatus with given characteristics in a controlled noise level. The proposed approach yields lower as a special case of Kalman filter.