Overview

Der erste Teil dieses Buches f}hrt in die Grundlagen zur statistischen Beschreibung von Vorg{ngen und in die Darstel- lung stochastischer Prozesse im Zeit- und Frequenzbereich ein. Der zweite Teil verbindet die Dynamik mit der Stati- stik. Basierend auf der allgemeinen Theorie linearer Systeme wird die dynamische Entwicklung von Proze kenngr en vorge- stellt und f}r technische Anwendungen die Filterung von Ge- r{uschen ausf}hrlich behandelt. Besondere Bedeutung kommt den Markoff-Prozessen zu, die zusammen mit Aufenthalts- und ]bergangswahrscheinlichkeiten zur Mastergleichung f}hren. Entwicklungslinien von den Anf{ngen der W{rmelehre zu gegen- w{rtigen Deutungen des II. Hauptsatzes werden herausgearbei- tet. Der anwendungsorientierte dritte Teil des Buches istder mo- dellgest}tzten Filterung gewidmet. Dabei f}hrt die Verkn}p- fungvon Proze - und Systemeigenschaften auf Kreisstruktu- ren, f}r die das allgemeine Beobachterprinzip grundlegend ist. Diese Verbindung von Regelungstechnik, Nachrichtentech- nik und Proze statistik erffnet vielf{ltige Anwendungsmg- lichkeiten. Der Entwurf von Kalman-Filtern wird sowohl in der kontinuierlichen als auch in der diskreten Version im Zeitbereich und im jeweiligen Frequenzbereich vorgestellt.

Full Product Details

Author:   Herbert Schlitt ,  Herbert Schlitt
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Edition:   Softcover reprint of the original 1st ed. 1992
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 2.20cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.652kg
ISBN:  

9783662102015

ISBN 10:   3662102013
Pages:   410
Publication Date:   20 November 2013
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Manufactured on demand  
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Language:   German

Table of Contents

I Grundlagen zur statistischen Beschreibung von Vorgängen.- 1 Einleitung.- 2 Verteilungen und Erwartungswerte bei einer Zufallsvariablen.- 3 Physikalische Beispiele für Verteilungsdichten.- 4 Verteilungen und Erwartungswerte bei zwei Zufallsvariablen.- 5 Stochastische Prozesse.- 6 Schätzung von Kennwerten statistischer Vorgänge.- 7 Vektorielle Zufallsprozesse.- II Stochastische Signale in linearen Systemen.- 8 Einige Grundlagen aus der allgemeinen Systemtheorie.- 9 Zusammenhänge zwischen den Kennfunktionen stochastischer Eingangs- und Ausgangssignale.- 10 Zusammenhänge zwischen den spektralen Kennfunktionen.- 11 Modellierung von Geräuschen durch Formfilter.- 12 Dynamische Entwicklung statistischer Kennfunktionen in linearen Systemen.- 13 Markov-Prozesse, statistische Modellierung und Ausbreitungsvorgänge.- 14 Rückblick auf die historische Entwicklung und Überleitung zu neueren Fragestellungen.- III Kalman-Filter.- 15 Schätzungen mit minimaler mittlerer quadratischer Abweichung.- 16 Optimale Filterung von verrauschten Signalen.- 17 Die Gleichungen für den Kalman-Filterentwurf.- 18 Kalman-Filter für zeitinvariante Grundsysteme und stationäre Geräusche.- 19 Einige Eigenschaften der Riccati-Gleichung.- 20 Verfahren zur Signalvorhersage.- 21 Die Filterentwurfsgleichungen für ein allgemeines Grundsystem 2. Ordnung.- 22 Anwendungsorientierte Beispiele.- 23 Entwurf von Kalman-Filtern reduzierter Ordnung.- 24 Entwurf des stationären Kalman-Filters im Frequenzbereich.- 25 Zeitdiskret arbeitendes Kalman-Filter.- 26 Zeitdiskretes Kalman-Filter reduzierter Ordnung.- Epilog: Dynamik und Statistik.

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