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Introduction to Optimal Estimation


A handy technical introduction to the latest theories and techniques of optimal estimation. It provides readers with extensive coverage of Wiener and Kalman filtering along with a development of least squares estimation, maximum likelihood and maximum a posteriori estimation based on discrete-time measurements. Much emphasis is placed on how they interrelate and fit together to form a systematic development of optimal estimation. Examples and exercises refer to MATLAB software.

Verlag Springer London
Sammlung Advanced Textbooks in Control and Signal Processing
Auflage 30.09.1999
ISBN-10 185233133X
ISBN-13 9781852331337


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