Simon Haykin - Nonlinear Filters

Здесь есть возможность читать онлайн «Simon Haykin - Nonlinear Filters» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Nonlinear Filters: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Nonlinear Filters»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

NONLINEAR FILTERS
Discover the utility of using deep learning and (deep) reinforcement learning in deriving filtering algorithms with this insightful and powerful new resource Nonlinear Filters: Theory and Applications
Nonlinear Filters
Nonlinear Filters: Theory and Applications

Nonlinear Filters — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Nonlinear Filters», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

(2.17) Any pair of equations 214 and 215 or 216 and 217 is called the - фото 62

Any pair of equations ( 2.14) and ( 2.15) or ( 2.16) and ( 2.17) is called the state‐space model of the system in the observable canonical form. For the system to be detectable (to have stable unobservable modes), the eigenvalues of картинка 63must have negative real parts ( картинка 64must be Hurwitz ).

2.4.2 Discrete‐Time LTI Systems

The state‐space model of a discrete‐time LTI system is represented by the following algebraic and difference equations:

(2.18) Nonlinear Filters - изображение 65

(2.19) Nonlinear Filters - изображение 66

where картинка 67, Nonlinear Filters - изображение 68, and Nonlinear Filters - изображение 69are the state, the input, and the output vectors, respectively, and Nonlinear Filters - изображение 70, Nonlinear Filters - изображение 71, Nonlinear Filters - изображение 72, and Nonlinear Filters - изображение 73are the system matrices. Starting from the initial cycle, the system output vector at successive cycles up to cycle картинка 74can be written based on the initial state vector and input vectors as follows 220 The aforementioned equatio - фото 75and input vectors as follows 220 The aforementioned equations can be rewritten in the - фото 76as follows:

(2.20) Nonlinear Filters - изображение 77

The aforementioned equations can be rewritten in the following compact form:

(2.21) Nonlinear Filters - изображение 78

where

(2.22) and 223 It is obvious from the linear set of equations 221 that in - фото 79

and

(2.23) It is obvious from the linear set of equations 221 that in order to be able - фото 80

It is obvious from the linear set of equations ( 2.21) that in order to be able to uniquely determine the initial state картинка 81, matrix картинка 82must be full‐rank, provided that inputs and outputs are known. In other words, if the matrix картинка 83is full rank, the linear system is observable or reconstructable, hence, the reason for calling картинка 84the observability matrix . The reverse is true as well, if the system is observable, then the observability matrix will be full‐rank. In this case, the initial state vector can be calculated as:

(2.24) Nonlinear Filters - изображение 85

Since картинка 86depends only on matrices картинка 87and картинка 88, for an observable system, it is equivalently said that the pair картинка 89is observable. Any initial state that has a component in the null space of картинка 90cannot be uniquely determined from measurements; therefore, the null space of картинка 91is called the unobservable subspace of the system. As mentioned before, the system is detectable if the unobservable subspace does not include unstable modes of картинка 92, which are associated with the eigenvalues that are outside the unit circle.

While the observable subspace of the linear system, denoted by картинка 93, is composed of the basis vectors of the range of картинка 94, the unobservable subspace of the linear system, denoted by картинка 95, is composed of the basis vectors of the null space of Nonlinear Filters - изображение 96. These two subspaces can be combined to form the following nonsingular transformation matrix:

(2.25) Nonlinear Filters - изображение 97

If we apply this transformation to the state vector картинка 98such that:

(2.26) картинка 99

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Nonlinear Filters»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Nonlinear Filters» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Nonlinear Filters»

Обсуждение, отзывы о книге «Nonlinear Filters» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x