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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnK2Y/R9vfV
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/08.14.13.57   (acesso restrito)
Última Atualização2018:04.19.13.44.23 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/08.14.13.57.19
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.52.30 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN1099-2391
Chave de CitaçãoNowosadRiosCamp:2000:DaAsUs
TítuloData assimilation using an adaptive Kalman filter and Laplace Transform
Ano2000
Data de Acesso18 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho657 KiB
2. Contextualização
Autor1 Nowosad, Alexandre Guirland
2 Rios Neto, Atair
3 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Grupo1 CRN-INPE-MCT-BR
2
3 LAC-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade do Vale do Paraíba (UNIVAP)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaHybrid Methods in Engineering
Volume2
Número3
Histórico (UTC)2007-08-14 13:57:19 :: rosemary@crn.inpe.br -> administrator ::
2018-04-19 13:43:17 :: administrator -> simone :: 2000
2018-04-19 13:44:23 :: simone -> administrator :: 2000
2018-06-05 03:52:30 :: administrator -> simone :: 2000
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveData assimilation
Kalman fillter
Laplace transform
COMPUTAÇÃO APLICADA
ResumoABSTRACT An Adaptive Extended Kalman Filter is used for data assimilation in two nonlinear dynamical systems: the Lorenz system in chaotic state and the computational model DYNAMO for the atmosphere. This approach does not require the modeling error to be stationary and uses a Linear Kalman Filter to estimate this error. This method is compared to the methods using Laplace transform, and Linear and Extended Kalman Filters. The conclusion was that the choice between using ABSTRACT: Laplace transform and Adaptive Kalman Filter assimilation methods for DYNAMO depended on whether one was willing to completely reject high-frequency information or not. When that information was considered useless, the Laplace filtering eliminated it better than the Kalman filtering. Otherwise, Kalman assimilated it better than Laplace..
ÁreaCEA
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Data assimilation using...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRN > Data assimilation using...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvonoswsad_data.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
rosemary@crn.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3EUAPES
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.03.20.46 8
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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