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.
著者 (3件):
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)