Nonlinear Gaussian Filtering : Theory, Algorithms, and Applications / by Marco Huber

Von:

Huber, Marco, 1980- [aut]

Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Buch (Online)Sprache: Englisch Reihen: Karlsruher Schriften zur Anthropomatik ; 19Verlag: Karlsruhe : KIT Scientific Publishing, 2015Beschreibung: Online-RessourceISBN:

9783731503385

Weitere Titel:

Nonlinear-Gaussian-Filtering

Schlagwörter:

Genre/Form:

Hochschulschrift

Andere physische Formen: Erscheint auch als: Nonlinear Gaussian Filtering. Druck-Ausgabe Karlsruhe : KIT Scientific Publishing, 2015. XII, 270 S.DDC-Klassifikation:

RVK: RVK: ST 134Local classification: Lokale Notation: inf 11DOI: DOI: 10.5445/KSP/1000045491 | 10.5445/KSP/1000044922Online-Ressourcen:

Volltext frei verfügbar

Notes: Anmerkungen: Elektronische RessourceNote: Hinweis: Elektronische RessourceHochschulschriftenvermerk: Zugl.: Karlsruhe, KIT, Habil.-Schrift, 2014 Zusammenfassung: By restricting to Gaussian distributions, the optimal Bayesian filtering problem can be transformed into an algebraically simple form, which allows for computationally efficient algorithms. Three problem settings are discussed in this thesis: (1) filtering with Gaussians only, (2) Gaussian mixture filtering for strong nonlinearities, (3) Gaussian process filtering for purely data-driven scenarios. For each setting, efficient algorithms are derived and applied to real-world problems.PPN: PPN: 820849766Package identifier: Produktsigel: H-ZDB-104-KIT

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