Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 45
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (40)
Wyniki wyszukiwania dla: STOCHASTIC SYSTEMS
-
Zespół Katedry Rachunku Prawdopodobieństwa i Biomatematyki
Potencjał Badawczy* modele ryzyka i ich zastosowania * probabilistyczne i grafowe metody w biologii * stochastyczne równania różniczkowe * statystyczna analiza danych * teoria grafów * teoria i zastosowania stochastycznych układów dynamicznych w biologii i medycynie
-
Zespół Systemów Automatyki
Potencjał BadawczyW dziedzinie dydaktyki, przez wszystkie lata istnienia, katedra pełniła wiodącą rolę w kształceniu automatyków na wydziale sprawując opiekę nad specjalnościami, których nazwa i przynależność do kierunku studiów zmieniała się kilkakrotnie wraz ze zmianami organizacyjnymi zarówno struktury wydziału jak programu studiów. Ostatecznie, w 1991 roku utworzony został nowy kierunek studiów Automatyka i Robotyka, który pozostaje pod pieczą...
-
Zespół Katedry Systemów Automatyki
Potencjał BadawczyZespół Katedry Systemów Automatyki zajmuje się zarówno teorią, jak i praktyczną realizacją urządzeń sterujących obiektami technicznymi i procesami technologicznymi bez udziału człowieka lub z jego ograniczonym udziałem. Układy i systemy automatyki wkraczają we wszystkie niemal dziedziny życia, zwłaszcza w gospodarkę, przemysł i naukę. Korzyści wynikające z automatyzacji i robotyzacji widać wyraźnie, zwłaszcza w przemyśle (samochodowym,...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (5)
Wyniki wyszukiwania dla: STOCHASTIC SYSTEMS
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Oferta BiznesowaObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Laboratorium Maszyn i Systemów Okrętowych
Oferta BiznesowaBadania procesów i zjawisk w czasie realizacji obiegu roboczego w silniku z zapłonem samoczynnym dla potrzeb diagnostyki maszyn tłokowych.
-
Laboratorium Wysokich Napięć
Oferta BiznesowaBadania układów probierczych i pomiarowych stosowanych w technice wysokiego napięcia
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (178)
Wyniki wyszukiwania dla: STOCHASTIC SYSTEMS
-
On noncausal identification of nonstationary stochastic systems
PublikacjaIn this paper we consider the problem of noncausal identification of nonstationary,linear stochastic systems, i.e., identification based on prerecorded input/output data. We show how several competing weighted least squares parameter smoothers, differing in memory settings, can be combined together to yield a better and more reliable smoothing algorithm. The resulting parallel estimation scheme automatically adjusts its smoothing...
-
On noncausal weighted least squares identification of nonstationary stochastic systems
PublikacjaIn this paper, we consider the problem of noncausal identification of nonstationary, linear stochastic systems, i.e., identification based on prerecorded input/output data. We show how several competing weighted (windowed) least squares parameter smoothers, differing in memory settings, can be combined together to yield a better and more reliable smoothing algorithm. The resulting parallel estimation scheme automatically adjusts...
-
Discrete-time estimation of nonlinear continuous-time stochastic systems
PublikacjaIn this paper we consider the problem of state estimation of a dynamic system whose evolution is described by a nonlinear continuous-time stochastic model. We also assume that the system is observed by a sensor in discrete-time moments. To perform state estimation using uncertain discrete-time data, the system model needs to be discretized. We compare two methods of discretization. The first method uses the classical forward Euler...
-
Discrete-time estimation of nonlinear continuous-time stochastic systems
PublikacjaIn this paper we consider the problem of state estimation of a dynamic system whose evolution is described by a nonlinear continuous-time stochastic model. We also assume that the system is observed by a sensor in discrete-time moments. To perform state estimation using uncertain discrete-time data, the system model needs to be discretized. We compare two methods of discretization. The first method uses the classical forward Euler...
-
Locally-adaptive Kalman smoothing approach to identification of nonstationary stochastic systems
Publikacja