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Nonlinear Gaussian Filtering : Theory, Algorithms, and Applications
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TAKVDGOURSS
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Geliefert zwischen Mo., 26.01.2026 und Di., 27.01.2026
Details
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.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783731503385
- Sprache Englisch
- Größe H210mm x B148mm x T19mm
- Jahr 2015
- EAN 9783731503385
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 3731503387
- Veröffentlichung 17.03.2015
- Titel Nonlinear Gaussian Filtering : Theory, Algorithms, and Applications
- Autor Marco Huber
- Untertitel Habilitationsschrift
- Gewicht 443g
- Herausgeber Karlsruher Institut für Technologie
- Anzahl Seiten 304
- Lesemotiv Verstehen
- Genre Mathematik
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