Bayesian Signal Processing: Classical, Modern, and Particle Filtering Methods, 2e
James V. Candy, Lawrence Livermore National Laboratory
John Wiley & Sons, Inc., 2016
ISBN: 978-1-119-12545-7;
Language: English
Bayesian Signal Processing aims to give readers a unified Bayesian treatment: starting from the basics (Bayes' rule), to the more advanced (Monte Carlo sampling), and evolving to the next-generation model-based techniques (sequential Monte Carlo sampling). This next edition incorporates a new chapter on “sequential bayesian detection,” a new section on “ensemble Kalman filters”, as well as an expansion of case studies that detail Bayesian solutions for a variety of applications. These studies illustrate Bayesian approaches to real-world problems, incorporating detailed particle filter designs, adaptive particle filters, and sequential Bayesian detectors.
MATLAB notes at the end of each chapter help readers solve complex problems.
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)