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文献
J-GLOBAL ID：201702265079861853
整理番号：17A1632504
低複雑性逐次分位数推定を用いた残留変化検出【Powered by NICT】
Residual change detection using low-complexity sequential quantile estimation * * The research has been funded by Volvo Car Corporation in Gothenburg, Sweden.
Jung Daniel
(Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping Sweden)
,
Frisk Erik
(Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping Sweden)
,
Krysander Mattias
(Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping Sweden)
資料名：
IFAC PapersOnLine
(IFAC PapersOnLine)
巻： 50 号： 1 ページ： 14064-14069 発行年： 2017年
JST資料番号： W3101A ISSN： 2405-8963 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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