Principles of Signal Detection and Parameter Estimation, Bernard C. Levy

Автор: Hans Georg Bock; Thomas Carraro; Willi J?ger; Stef
Название: Model Based Parameter Estimation
ISBN: 3642440762 ISBN-13(EAN): 9783642440762
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 18167.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: This book features papers from a workshop on parameter estimation held in 2009 in Heidelberg. It combines mathematical and numerical methods to apply parameter estimation and optimum experimental design in a range of contexts.

Автор: G. Larry Bretthorst
Название: Bayesian Spectrum Analysis and Parameter Estimation
ISBN: 0387968717 ISBN-13(EAN): 9780387968711
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 12157.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: The people who will be interested in this material are physicists, economists, and engineers who have to deal with data on a daily basis; Any person with the equivalent of the mathematics background required for the graduate- level study of physics should be able to follow the material contained in this book, though not without eIfort.

Автор: Karl-Rudolf Koch
Название: Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Linear Models
ISBN: 3642084613 ISBN-13(EAN): 9783642084614
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 14667.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Readers will find here presentations of the Gauss-Markoff model, the analysis of variance, the multivariate model, the model with unknown variance and covariance components and the regression model as well as the mixed model for estimating random parameters.

Автор: K. Dzhaparidze; Samuel Kotz
Название: Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Spectral Analysis of Stationary Time Series
ISBN: 1461293251 ISBN-13(EAN): 9781461293255
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 16769.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: of the spectral density I obtained by applying a certain statistical procedure to the observed values of the variables Xl` . , X , usually depends in n a complicated manner on the cyclic frequency). , are approximated by values of a certain sufficiently simple function 1 = 1

Автор: Ta-Hsin Li
Название: Parameter Estimation of Sinusodial Signals in Noise: Theory and Methods
ISBN: 1584881763 ISBN-13(EAN): 9781584881766
Издательство: Taylor&Francis
Рейтинг:
Цена: 24499.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Presents a comprehensive survey of various important methods developed for parameter estimation of sinusoids in noise. This book develops methods and algorithms and balances their explanations with theoretical analysis. It emphasizes intuition and interpretation behind the theoretical reasoning and results.

Автор: Wolfgang Desch; Franz Kappel; Karl Kunisch
Название: Control and Estimation of Distributed Parameter Systems: Nonlinear Phenomena
ISBN: 3034896662 ISBN-13(EAN): 9783034896665
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 6986.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: 22 papers on control of nonlinear partial differential equations highlight the area from a broad variety of viewpoints. A significant part of the volume is devoted to applications in engineering, continuum mechanics and population biology.

Автор: Ne-Zheng Sun; Alexander Sun
Название: Model Calibration and Parameter Estimation
ISBN: 1493923226 ISBN-13(EAN): 9781493923229
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 18167.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: This three-part book provides a comprehensive and systematic introduction to these challenging topics such as model calibration, parameter estimation, reliability assessment, and data collection design.

Автор: Jaya P. N. Bishwal
Название: Parameter Estimation in Stochastic Differential Equations
ISBN: 3540744479 ISBN-13(EAN): 9783540744474
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 6282.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Presents the estimation of the unknown parameters in the corresponding continuous models based on continuous and discrete observations and examines extensively maximum likelihood, minimum contrast and Bayesian methods.