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机译:基于卡尔曼滤波的缺失数据时空自回归估计与预测
Univ Concepcion Dept Stat Concepcion Chile;
Univ Concepcion Dept Stat Concepcion Chile;
Univ Jaume 1 Dept Math Castellon de La Plana Spain;
Newcastle Univ Sch Math Stat & Phys Newcastle Upon Tyne Tyne & Wear England|Univ Atacama Dept Math Copiapo Chile;
autoregressive space-time model; general expectation-maximization algorithm; maximum likelihood; missing data; state-space system;
机译:具有自回归结构的卡尔曼滤波方法,用于估计和预测时空数据的空间数据
机译:基于广义无味卡尔曼滤波的径向基函数神经网络预测缺少数据的地面放射性时间序列
机译:基于广义无味卡尔曼滤波的径向基函数神经网络预测缺少数据的地面放射性时间序列
机译:基于Kalman滤波的MC-DS-CDMA衰落通道估算高阶自回归模型
机译:对于时空分组编码系统,使用卡尔曼滤波进行无线信道估计。
机译:基于IMU数据和视觉数据融合的扩展卡尔曼滤波器的移动机器人姿态估计
机译:一种基于自回归模型的标题估计的自适应卡尔曼滤波器的新方法
机译:基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的模型预测Lmen输出和色度偏移。