Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/51960
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Zalesky, B. A. | - |
dc.date.accessioned | 2013-11-15T08:19:01Z | - |
dc.date.available | 2013-11-15T08:19:01Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.citation | Computer Data Analysis and Modeling: Theoretical and Applied Stochastics : Proc. of the Tenth Intern. Conf., Minsk, Sept. 10–14, 2013. Vol 1. — Minsk, 2013. — P. 181-184 | ru |
dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/51960 | - |
dc.description.abstract | The results of an experimental comparison of the accuracy of the classic Kalman filter and a simple non-causal smoother are presented, and a new version of the Kalman smoother, which does not need of a time lag, is described. The offered filter is based on a local approximation of a noisy trajectory by parametric curves. The state parameters of the filter are coefficients of the local regression that is used to build a priori and a posteriori estimates. Results of experimental comparison of the new filter with the linear Kalman one are given. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Minsk : Publ. center of BSU | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | ru |
dc.title | Regression smoothing kalman filter | ru |
dc.type | Article | ru |
Располагается в коллекциях: | 2013. Computer Data Analysis and Modeling. Vol 1 Vol. 1 |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
181-184.pdf | 369,68 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.