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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      Data Reconciliation for Input - Output Models in Linear Dynamic Systems = Data Reconciliation for Input - Output Models in Linear Dynamic Systems

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      Sequential data reconciliation algorithms have been developed for input-output in linear dynamic systems. Existing filtering methods do not treat the case where there are measurement errors in the input variables. In our approach, the measurement errors in the input variables are optimally handled by the least squares method. This method shows good performance for input-output models.
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      Sequential data reconciliation algorithms have been developed for input-output in linear dynamic systems. Existing filtering methods do not treat the case where there are measurement errors in the input variables. In our approach, the measurement erro...

      Sequential data reconciliation algorithms have been developed for input-output in linear dynamic systems. Existing filtering methods do not treat the case where there are measurement errors in the input variables. In our approach, the measurement errors in the input variables are optimally handled by the least squares method. This method shows good performance for input-output models.

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