Nilay Patel (35 results)

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Taschenbuch. Condition: Neu. Data Fusion for WSN Using Probabilistic Method and Particle Filter | A technique to reduce your sensor data | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | 76 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786138238058 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Fusion de données pour le WSN à l'aide d'une méthode probabiliste et d'un filtre à particules | Une technique pour réduire les données de vos capteurs | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2022 | Editions Notre Savoir | EAN 9786205306581 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Fusione di dati per WSN mediante metodo probabilistico e filtro particellare | Una tecnica per ridurre i dati dei sensori | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2022 | Edizioni Sapienza | EAN 9786205306604 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. Fusão de dados para WSN usando Método Probabilístico e Filtro de Partículas | Uma técnica para reduzir os seus dados de sensor | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2022 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786205306611 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. Datenfusion für WSN mit probabilistischer Methode und Partikelfilter | Eine Technik zur Reduzierung Ihrer Sensordaten | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | 68 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205306598 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -We have seen a huge increase in the use and application of a tiny device called a sensor in a number of fields. A single network may consist of many tiny sensors that sense different or same types of data. All the data sensed may vary due to data inaccuracy, inconsistency, incorrectness and imperfect so a method should be developed to get the most accurate and correct result. Data fusion is the approach by which we can get the near correct results. In this work, I have simulated three methods and two algorithms to get the best posterior data. All the methods were simulated and the result shows how one can reduce error from sensed data of sensors and predict future data based on previous data considering types of error possible in an environment. 76 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 76 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Hemos asistido a un enorme aumento del uso y la aplicación de un diminuto dispositivo llamado sensor en diversos campos. Una sola red puede estar formada por muchos sensores diminutos que detectan diferentes o los mismos tipos de datos. Todos los datos detectados pueden variar debido a la inexactitud, inconsistencia, incorrección e imperfección de los datos, por lo que debe desarrollarse un método para obtener el resultado más preciso y correcto. La fusión de datos es el método que permite obtener resultados casi correctos. En este trabajo, he simulado tres métodos y dos algoritmos para obtener los mejores datos posteriores. Se han simulado todos los métodos y el resultado muestra cómo se puede reducir el error de los datos detectados de los sensores y predecir los datos futuros basándose en los datos anteriores teniendo en cuenta los tipos de error posibles en un entorno. 64 pp. Spanisch.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Patel NilayNilay Patel is a Lecturer at R.C.Technical Institute and joined academic profession 2016. He has completed post graduation in computer engineering from BVM Engg. College, Anand, Gujarat in 2015 and graduation from CITC, Ch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Nous avons assisté à une augmentation considérable de l'utilisation et de l'application d'un minuscule dispositif appelé capteur dans un certain nombre de domaines. Un seul réseau peut être constitué de nombreux petits capteurs qui détectent des types de données différents ou identiques. Toutes les données détectées peuvent varier en raison de l'imprécision, de l'incohérence, de l'inexactitude et de l'imperfection des données. La fusion de données est l'approche par laquelle nous pouvons obtenir des résultats presque corrects. Dans ce travail, j'ai simulé trois méthodes et deux algorithmes pour obtenir les meilleures données postérieures. Toutes les méthodes ont été simulées et le résultat montre comment on peut réduire l'erreur des données détectées des capteurs et prédire les données futures basées sur les données précédentes en considérant les types d'erreurs possibles dans un environnement. 68 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -We have seen a huge increase in the use and application of a tiny device called a sensor in a number of fields. A single network may consist of many tiny sensors that sense different or same types of data. All the data sensed may vary due to data inaccuracy, inconsistency, incorrectness and imperfect so a method should be developed to get the most accurate and correct result. Data fusion is the approach by which we can get the near correct results. In this work, I have simulated three methods and two algorithms to get the best posterior data. All the methods were simulated and the result shows how one can reduce error from sensed data of sensors and predict future data based on previous data considering types of error possible in an environment.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 76 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - We have seen a huge increase in the use and application of a tiny device called a sensor in a number of fields. A single network may consist of many tiny sensors that sense different or same types of data. All the data sensed may vary due to data inaccuracy, inconsistency, incorrectness and imperfect so a method should be developed to get the most accurate and correct result. Data fusion is the approach by which we can get the near correct results. In this work, I have simulated three methods and two algorithms to get the best posterior data. All the methods were simulated and the result shows how one can reduce error from sensed data of sensors and predict future data based on previous data considering types of error possible in an environment.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -We have seen a huge increase in the use and application of a tiny device called a sensor in a number of fields. A single network may consist of many tiny sensors that sense different or same types of data. All the data sensed may vary due to data inaccuracy, inconsistency, incorrectness and imperfect so a method should be developed to get the most accurate and correct result. Data fusion is the approach by which we can get the near correct results. In this work, I have simulated three methods and two algorithms to get the best posterior data. All the methods were simulated and the result shows how one can reduce error from sensed data of sensors and predict future data based on previous data considering types of error possible in an environment.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 76 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Data Fusion for WSN Using Probabilistic Method and Particle Filter | A technique to reduce your sensor data - Second Edition | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200528711 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Hemos asistido a un enorme aumento del uso y la aplicación de un diminuto dispositivo llamado sensor en diversos campos. Una sola red puede estar formada por muchos sensores diminutos que detectan diferentes o los mismos tipos de datos. Todos los datos detectados pueden variar debido a la inexactitud, inconsistencia, incorrección e imperfección de los datos, por lo que debe desarrollarse un método para obtener el resultado más preciso y correcto. La fusión de datos es el método que permite obtener resultados casi correctos. En este trabajo, he simulado tres métodos y dos algoritmos para obtener los mejores datos posteriores. Se han simulado todos los métodos y el resultado muestra cómo se puede reducir el error de los datos detectados de los sensores y predecir los datos futuros basándose en los datos anteriores teniendo en cuenta los tipos de error posibles en un entorno.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Hemos asistido a un enorme aumento del uso y la aplicación de un diminuto dispositivo llamado sensor en diversos campos. Una sola red puede estar formada por muchos sensores diminutos que detectan diferentes o los mismos tipos de datos. Todos los datos detectados pueden variar debido a la inexactitud, inconsistencia, incorrección e imperfección de los datos, por lo que debe desarrollarse un método para obtener el resultado más preciso y correcto. La fusión de datos es el método que permite obtener resultados casi correctos. En este trabajo, he simulado tres métodos y dos algoritmos para obtener los mejores datos posteriores. Se han simulado todos los métodos y el resultado muestra cómo se puede reducir el error de los datos detectados de los sensores y predecir los datos futuros basándose en los datos anteriores teniendo en cuenta los tipos de error posibles en un entorno.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente. 64 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Temos assistido a um enorme aumento na utilização e aplicação de um pequeno dispositivo chamado sensor em vários campos. Uma única rede pode ser constituída por muitos sensores minúsculos que detectam diferentes ou o mesmo tipo de dados. Todos os dados detectados podem variar devido à imprecisão, inconsistência, incorrecção e imperfeição dos dados, pelo que deve ser desenvolvido um método para obter o resultado mais exacto e correcto. A fusão de dados é a abordagem através da qual podemos obter os resultados quase correctos. Neste trabalho, simulei três métodos e dois algoritmos para obter os melhores dados posteriores. Todos os métodos foram simulados e o resultado mostra como se pode reduzir o erro a partir de dados detectados de sensores e prever dados futuros com base em dados anteriores, considerando os tipos de erro possíveis num ambiente. 64 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden. 68 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Nous avons assisté à une augmentation considérable de l'utilisation et de l'application d'un minuscule dispositif appelé capteur dans un certain nombre de domaines. Un seul réseau peut être constitué de nombreux petits capteurs qui détectent des types de données différents ou identiques. Toutes les données détectées peuvent varier en raison de l'imprécision, de l'incohérence, de l'inexactitude et de l'imperfection des données. La fusion de données est l'approche par laquelle nous pouvons obtenir des résultats presque corrects. Dans ce travail, j'ai simulé trois méthodes et deux algorithmes pour obtenir les meilleures données postérieures. Toutes les méthodes ont été simulées et le résultat montre comment on peut réduire l'erreur des données détectées des capteurs et prédire les données futures basées sur les données précédentes en considérant les types d'erreurs possibles dans un environnement.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Nous avons assisté à une augmentation considérable de l'utilisation et de l'application d'un minuscule dispositif appelé capteur dans un certain nombre de domaines. Un seul réseau peut être constitué de nombreux petits capteurs qui détectent des types de données différents ou identiques. Toutes les données détectées peuvent varier en raison de l'imprécision, de l'incohérence, de l'inexactitude et de l'imperfection des données. La fusion de données est l'approche par laquelle nous pouvons obtenir des résultats presque corrects. Dans ce travail, j'ai simulé trois méthodes et deux algorithmes pour obtenir les meilleures données postérieures. Toutes les méthodes ont été simulées et le résultat montre comment on peut réduire l'erreur des données détectées des capteurs et prédire les données futures basées sur les données précédentes en considérant les types d'erreurs possibles dans un environnement.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Patel NilayNilay Patel ist Dozent am R.C. Technical Institute und trat 2016 in den akademischen Beruf ein. Er hat ein Postgraduiertenstudium in Computertechnik am BVM Engg. College, Anand, Gujarat im Jahr 2015 und einen Abschluss vom.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Italienisch.