TAILIEUCHUNG - Digital Signal Processing Handbook P15

Introduction Least-Squares Estimation Properties of Estimators Best Linear Unbiased Estimation Maximum-Likelihood Estimation Mean-Squared Estimation of Random Parameters Maximum A Posteriori Estimation of Random Parameters The Basic State-Variable Model State Estimation for the Basic State-Variable Model Prediction • Filtering (the Kalman Filter) • Smoothing Jerry M. Mendel University of Southern California Digital Wiener Filtering Linear Prediction in DSP, and Kalman Filtering Iterated Least Squares Extended Kalman Filter Acknowledgment References Further Information Introduction Estimation is one of four modeling. | Mendel . Estimation Theory and Algorithms From Gauss to Wiener to Kalman Digital Signal Processing Handbook Ed. Vijay K. Madisetti and Douglas B. Williams Boca Raton CRC Press LLC 1999 1999 by CRC Press LLC 15 Estimation Theory and Algorithms From Gauss to Wiener to Kalman Jerry M. Mendel University of Southern California Introduction Least-Squares Estimation Properties of Estimators Best Linear Unbiased Estimation Maximum-Likelihood Estimation Mean-Squared Estimation of Random Parameters Maximum A Posteriori Estimation of Random Parameters The Basic State-Variable Model State Estimation for the Basic State-Variable Model Prediction Filtering the Kalman Filter Smoothing Digital Wiener Filtering Linear Prediction in DSP and Kalman Filtering Iterated Least Squares Extended Kalman Filter Acknowledgment References Further Information Introduction Estimation is one of four modeling problems. The other three are representation how something should be modeled measurement which physical quantities should be measured and how they should be measured and validation demonstrating confidence in the model . Estimation which fits in between the problems of measurement and validation deals with the determination of those physical quantities that cannot be measured from those that can be measured. We shall cover a wide range of estimation techniques including weighted least squares best linear unbiased maximumlikelihood mean-squared and maximum-a posteriori. These techniques are for parameter or state estimation or a combination of the two as applied to either linear or nonlinear models. The discrete-time viewpoint is emphasized in this chapter because 1 much real data is collected in a digitized manner so it is in a form ready to be processed by discrete-time estimation algorithms and 2 the mathematics associated with discrete-time estimation theory is simpler than with continuoustime estimation theory. .

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Năng lượng
• Cơ khí chế tạo máy
• Điện – điện tử
• Kiến trúc xây dựng
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa