Hasegawa | Approximate and Noisy Realization of Discrete-Time Dynamical Systems | Buch | 978-3-540-79433-2 | www.sack.de

Buch, Englisch, Band 376, 248 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 394 g

Reihe: Lecture Notes in Control and Information Sciences

Hasegawa

Approximate and Noisy Realization of Discrete-Time Dynamical Systems


1. Auflage 2008
ISBN: 978-3-540-79433-2
Verlag: Springer

Buch, Englisch, Band 376, 248 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 394 g

Reihe: Lecture Notes in Control and Information Sciences

ISBN: 978-3-540-79433-2
Verlag: Springer


deals with approximation and noise cancellation of dynamical systems, which include linear and nonlinear input/output relations. It will be of special interest to researchers, engineers and graduate students who specializing in filtering and system theory. Using state-space-based analysis, model reduction has become a majoro theme of technological development, emphasizing efficiency in fields including control, economics and numerical analysis. Noise reduction problems in the have also become a significant are of study, though for the most part in linear systems.

A new method, which reduces noise or models information is proposed. Using this method allows the model description to be treated as noise reduction or model reduction. Reduction is made from noisy or noiseless data. As proof of this method’s efficacy, this book provides results and extensions that can also be applied to nonlinear dynamical systems. To demonstrate the effectiveness of the method, the authors provide many examples of noise and model information reduction

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Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Input/Output Map and Additive Noises.- Approximate and Noisy Realization of Linear Systems.- Approximate and Noisy Realization of So-called Linear Systems.- Approximate and Noisy Realization of Almost Linear Systems.- Approximate and Noisy Realization of Pseudo Linear Systems.- Approximate and Noisy Realization of Affine Dynamical Systems.- Approximate and Noisy Realization of Linear Representation Systems.



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