Этот веб-сайт требует, чтобы для Вашего браузера был включен JavaScript.
Пожалуйста, включите JavaScript и перезагрузите страницу.
Для веб-сайта требуется, чтобы Ваш браузер разрешил использование файлов cookie для входа в систему.
Пожалуйста, активируйте cookies и перезагрузите страницу.
Carte romana
Carte rusa
Carte engleza
Vezi toate cartile
Top branduri cosmetica
Cosmetica Coreeana
Machiaj
Ingrijire ten
Ingrijire par
Ingrijire corp
Produse de baie
Igiena orala
Igiena intima
Igiena sexuala
Cosmetice barbati
Seturi cadou
Naturale si organice
Vezi toate cosmeticele
Top branduri dermatocosmetica
Protectie solara
Seturi cadou si pachete promo
Parfumuri pentru femei
Top branduri femei
Premium brands femei
Parfumuri unisex
Vezi toate parfumurile
Parfumuri pentru barbati
Top branduri barbati
Premium brands barbati
Jucarii si jocuri
Hrana si articole copii
Scutece si servetele
Rechizite si papetarie
Vezi toate produsele
Nutritie & Suplimente
Branduri
Certificate Cadou
Felicitari
Plicuri
Cutii si Accesorii
Phil KimKalman Filter for Beginners: With MATLAB Examples, Paperback
в Пункте приема от 99,9 лей
Даже распечатанный
Перед оплатой
Contributor(s):
Dwarfs your fear towards complicated mathematical derivations and proofs. Experience Kalman filter with hands-on examples to grasp the essence. A book long awaited by anyone who could not dare to put their first step into Kalman filter. The author presents Kalman filter and other useful filters without complicated mathematical derivation and proof but with hands-on examples in MATLAB that will guide you step-by-step. The book starts with recursive filter and basics of Kalman filter, and gradually expands to application for nonlinear systems through extended and unscented Kalman filters. Also, some topics on frequency analysis including complementary filter are covered. Each chapter is balanced with theoretical background for absolute beginners and practical MATLAB examples to experience the principles explained. Once grabbing the book, you will notice it is not fearful but even enjoyable to learn Kalman filter.
Мы хотели бы узнать Ваше мнение! Оценить и пересмотреть этот пункт
Нет ни одного отзыва от других пользователей.