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Publicações

A MoliZoft System Identification Approach of the Just Walk Data

Título
A MoliZoft System Identification Approach of the Just Walk Data
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2017
Autores
Freigoun, MT
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rivera, DE
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Hekler, EB
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Martin, CA
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Romano, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Perdicoulis, TP
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Ramos, JA
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
20th World Congress of the International-Federation-of-Automatic-Control (IFAC)
Toulouse, FRANCE, JUL 09-14, 2017
Outras Informações
ID Authenticus: P-00N-KXR
Abstract (EN): A system identification approach is used estimate linear time invariant models from the data of physical activity gathered in the Just Walk intervention conducted by the Designing Health Lab and the Control Systems Laboratory at Arizona State University A class of identification algorithms proposed elsewhere by one of the authors, denoted as MoliZoft, was reformulated and adapted to estimate models from data gathered in this experience. In this paper, the identification algorithms are described and the best models estimated for a particular participant are analysed and used to improve the results in future experiments.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
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