Le filtrage est une discipline de base pour tous ceux qui ont à traiter des données : ingénieurs, économistes, médecins.
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Rubrique :
Électricité – Électro. – Hydraulique
ISBN :
2854280830
Référence :
043
Année de parution :
1984
Le filtrage est une discipline de base pour tous ceux qui ont à traiter des données : ingénieurs, économistes, médecins.
Cet ouvrage rédigé dans un souci pédagogique, largement illustré par des exemples, présente une synthèse des différentes approches du filtrage.
A l'utilisateur, il fournit une grande pratique pour le choix et l'implantation des algorithmes sur calculateur. Coll. : SUPAERO
| Référence : | 043 |
| Niveau : | ingénieurs, grandes écoles, universités. |
| Nombre de pages : | 352 |
| Format : | 17x24 |
| Reliure : | Broché |
| Rôle | |
|---|---|
| Radix Jean-Claude | Auteur |
TABLE DES MATIÈRES
Introduction
Notations
CHAPITRE I
FILTRAGE STATISTIQUE OPTIMAL
1. Rappel sur les systèmes linéaires continus et sur le calcul des probabilités
2. Le filtre statistique optimal de KALMAN-BUCY (version continue)
3. Le filtre statistique optimal récursif de KALMAN
4. Relations entre les filtres statistiques optimaux discrets et continus
5. Extension des filtres de KALMAN-BUCY
6. Conclusion
CHAPITRE II
LISSAGE STATISTIQUE OPTIMAL LINÉAIRE
Introduction : filtrage, lissage, prédiction
7. Généralités sur le calcul des probabilités et son application au problème de l’estimation
8. Lisseur de FRASER
9.Établissement du filtre de KALMAN et des lisseurs de RAUGH par la méthode du maximum de vraisemblance
10. Filtre et lisseur de BRYSON-FRAZIER
11. Lisseur de COX
12. Exemples de filtres et de lisseurs optimaux
Annexes
CHAPITRE III
ALGORITHMES DE FACTORISATION ET DE TRIANGULARISATION
Signes particuliers
1. Factorisation de CHOLESKI
2. Factorisation de COLESKI sans racine carrée
3. Factorisation de UD UT + c. aa T (AGEE-TURNER)
4. Factorisation d’une matrice MD MT en UD UT (utilisant l’orthogonalisation de GRAM-SCHMIDT pondérée)
5. Triangularisation d’une matrice (HOUSEHOLDER)
CHAPITRE IV
FILTRES ET LISSEURS EN RACINES CARRÉES
Signes particuliers ; règles relatives aux exposants
1. Résolution d’un système linéaire surabondant
2. Introduction d’une statistique A PRIORI
3. Estimation de l’état d’un système dynamique
4. Factorisation d’une matrice de covariance à posteriori ( BIERMAN)
5. Algorithmes indépendants des travaux de BIERMAN
6. Conclusion
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