Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorDuník, Jindřich
dc.contributor.authorKost, Oliver
dc.contributor.refereeKrál, Ladislav
dc.date.accepted2015-06-16
dc.date.accessioned2016-03-15T08:39:43Z
dc.date.available2014-10-01cs
dc.date.available2016-03-15T08:39:43Z
dc.date.issued2015
dc.date.submitted2015-05-15
dc.identifier63628
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/17951
dc.description.abstractTato práce pojednává o odhadu vlastností poruch, které působí na systém. Uvažován je lineární dynamický stochastický systém popsaný stavovým modelem. Nejprve je ukázáno, jak popsat systém pomocí stavové reprezentace, jak v tomto popisu působí poruchy a jak se dají tyto poruchy reprezentovat. Dále jsou diskutovány různé metody, které rozdílnými způsoby dokážou odhadnout vlastnosti poruch působící na systém. Dále je detailně diskutována metoda založená na analýze posloupnosti chyby predikce měření pro libovolný lineární filtr a je ukázán a analyzován vliv volby lineárního zisku na kvalitu odhadu. V závěru je uvažovaná metoda rozšířena pro složitější poruchy měření ve smyslu jejich struktury a je diskutována nestrannost a konvergence této metody.cs
dc.format72 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.relation.isreferencedbyhttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=63628-
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectAllanova variancecs
dc.subjectKalmanův filtrcs
dc.subjectkovariancecs
dc.subjectkorelacecs
dc.subjectKroneckerova algebracs
dc.subjectidentifikace systémůcs
dc.subjectinovační posloupnostcs
dc.subjectodhad stavucs
dc.titleOdhad kovariančních matic poruch dynamického systémucs
dc.title.alternativeEstimation of noise covariance matrices of dynamic systemsen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThe thesis is devoted to the estimation of characteristics of the noises affecting a system. In particular, the linear stochastic dynamic system described by the state-space model is considered. The state-space model is introduced and techniques for the noise covariance matrices estimation are reviewed with the special emphasis on the autocovariance least-squares method. Then, the autocovariance least-squares method is analysed and a technique for the optimal selection of the linear estimator gain with respect to the purpose of the autocovariance method is proposed. The method is, subsequently, extended and analytically derived for a more general class of the systems, namely for the linear systems with time-correlated measurement noise. The proposed techniques and algorithms are illustrated in numerical illustrations.en
dc.subject.translatedAllan varianceen
dc.subject.translatedKalman filteren
dc.subject.translatedcovarianceen
dc.subject.translatedcorrelationen
dc.subject.translatedKronecker algebraen
dc.subject.translatedsystem identificationen
dc.subject.translatedinnovation sequenceen
dc.subject.translatedstate estimationen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Diplomova prace Oliver Kost.pdfPlný text práce2,35 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
vedouci-Kost-v.pdfPosudek vedoucího práce2,6 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
oponent-Kost-o.pdfPosudek oponenta práce3,03 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
obhajoba-Kost-p.pdfPrůběh obhajoby práce1,35 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/17951

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.