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Nonlinear Gaussian Filtering : Theory, Algorithms, and Applications
Habilitationsschrift
Marco Huber
47,45 €
+ 94 points
Description
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.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 304
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 19
Caractéristiques
- EAN:
- 9783731503385
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 148 mm x 210 mm
- Poids :
- 555 g
