データ融合数学の理論と実践（第２版） Data Fusion Mathematics : Theory and Practice （2ND）

データ融合数学の理論と実践（第２版）<br>Data Fusion Mathematics : Theory and Practice （2ND）

個数：

データ融合数学の理論と実践（第２版）
Data Fusion Mathematics : Theory and Practice （2ND）

Raol, Jitendra R./ Selvi, S. Sethu/ Kashyap, Sudesh K.

ウェブストア価格 ¥42,577（本体¥38,707）
CRC Press（2025/06発売）
外貨定価 US$ 210.00
ポイント 387pt

提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 630 p.
言語 ENG
商品コード 9781032904368
DDC分類 621.3822

Full Description

Data Fusion Mathematics: Theory and Practice offers a comprehensive overview of data fusion (DF) and provides a proper and adequate understanding of the basic mathematics directly related to DF.

This new edition offers updated chapters alongside four new chapters that are based on recent research carried out by the authors, including topics on machine learning techniques, target localization using a network of 2D ground radar, thermal imaging sensors for multi‑target angle‑only tracking, and multi‑sensor data fusion for a single platform and team platforms. This book also covers major mathematical expressions, formulae and equations, and, where feasible, their derivations. It discusses signed distance function concepts, DF models and architectures, aspects and methods of types 1 and 2 fuzzy logics, and related practical applications. In addition, the authors cover soft computing paradigms that are finding increasing applications in multi-sensory DF approaches and applications.

This text is geared toward researchers, scientists, teachers, and practicing engineers interested in and working in the multi‑sensor data fusion area.

1. Introduction to Data Fusion Process. 2. Statistics, Probability Models, and Reliability: Towards Probabilistic Data Fusion. 3. Fuzzy Logic and Possibility Theory Based Fusion. 4. Filtering, Target‑Tracking, and Kinematic Data Fusion. 5. Decentralized Data Fusion Systems. 6. Component Analysis and Data Fusion. 7. Image Algebra and Image Fusion. 8. Decision Theory and Fusion. 9. Wireless Sensor Networks and Multimodal Data Fusion. 10. Soft Computing Approaches to Data Fusion. 11. Machine Learning in Data Fusion. 12. Target Localization Using Network of 2D Ground Radars. 13. Multi‑Target Angle Only Tracking Using Thermal Imaging Sensors. 14. Multi‑Sensor Data Fusion for Single Platform and Team of Platforms.