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卡爾曼濾波及其實時應用(第4版)（簡體書）
商品資訊
系列名：應用數學譯叢
ISBN13：9787302309079
出版社：清華大學出版社(大陸)
作者：(美)崔錦泰
出版日：2013/04/17
裝訂／頁數：平裝／193頁
規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
版次：1
人民幣定價：32 元
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目次
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商品簡介
《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》將理論和應用相結合，深入淺出地介紹了卡爾曼濾波的基本原理和相關的重要主題。從推導、理解卡爾曼濾波必須具備的數學知識人手，首先給出了卡爾曼濾波的直觀理解和嚴格的正交投影證明；在此基礎上，針對卡爾曼濾波在實際應用時遇到的不同問題，介紹了系統噪聲和量測噪聲相關時的卡爾曼濾波、有色噪聲的處理方法、時不變系統的極限卡爾曼濾波、序貫算法和平方根算法、非線性系統的擴展卡爾曼濾波、高維系統的解耦卡爾曼濾波、不確定系統的區間卡爾曼濾波、隨機信號多分辨分析的小波卡爾曼濾波等，並在最後一章簡單列舉了主體部分沒有介紹到的卡爾曼濾波的一些其他重要主題；最後給出了每一章練習題的解答或提示。
《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》可以作為通信、導航、自動化、電子、應用數學等專業高年級本科生或研究生的教學用書，也可作為工程技術人員的參考書。《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》也適合自學，任何具備基本線性代數、概率論和系統工程知識的讀者都能夠理解《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》。
《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》可以作為通信、導航、自動化、電子、應用數學等專業高年級本科生或研究生的教學用書，也可作為工程技術人員的參考書。《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》也適合自學，任何具備基本線性代數、概率論和系統工程知識的讀者都能夠理解《應用數學譯叢：卡爾曼濾波及其實時應用（第4版）》。
名人/編輯推薦
崔錦泰、陳關榮所著的《卡爾曼濾波及其實時應用(第4版)》首先介紹了濾波方程的基本推導。該方案的優勢是通過假設某些矩陣非奇異，可以很好地理解卡爾曼濾波的最優性。當然通過應用廣為人知的正交投影方法，有時也稱之為新息方法，可以不需要這些假設。然后將該方法進行擴展來處理系統和量測噪聲相關的問題，以及有色噪聲問題。本書還討論了針對非線性系統的卡爾曼濾波及其在自適應系統辨識中的應用。本書的寫作風格趨向于隨意而非刻板式的，數學證明趨向于簡單但是嚴謹，使得具備基本的線性代數和系統理論的任何人，無論是學生還是專家，都易于閱讀。
目次
第1章預備知識
1.1矩陣和行列式初步
1.2概率論初步
1.3最小二乘初步
練習
第2章卡爾曼濾波：簡單推導
2.1模型
2.2最優準則
2.3預測一校正公式
2.4卡爾曼濾波過程
練習
第3章正交投影和卡爾曼濾波
3.1最優估計的正交性
3.2新息序列
3.3最小方差估計
3.4卡爾曼濾波方程
3.5實時跟蹤
練習
第4章系統噪聲和量測噪聲相關的卡爾曼濾波
4.1仿射模型
4.2最優估計算子
4.3額外數據對最優估計的影響
4.4卡爾曼濾波方程推導
4.5實時應用
4.6線性確定／隨機系統
練習
第5章有色噪聲
5.1處理思路
5.2誤差估計
5.3卡爾曼濾波過程
5.4系統白噪聲
5.5實時應用
練習
第6章極限（穩態）卡爾曼濾波
6.1處理思路
6.2主要結論
6.3幾何收斂
6.4實時應用
練習
第7章序貫算法和平方根算法
7.1序貫算法
7.2平方根算法
7.3實時應用算法
練習
第8章擴展卡爾曼濾波和系統辨識
8.1擴展卡爾曼濾波
8.2衛星軌道估計
8.3自適應系統辨識
8.4一個常值參數辨識的例子
8.5改進的擴展卡爾曼濾波
8.6時變參數辨識
練習
第9章濾波方程解耦
第10章區間系統的卡爾曼濾波
第11章小波卡爾曼濾波
第12章附錄
1.1矩陣和行列式初步
1.2概率論初步
1.3最小二乘初步
練習
第2章卡爾曼濾波：簡單推導
2.1模型
2.2最優準則
2.3預測一校正公式
2.4卡爾曼濾波過程
練習
第3章正交投影和卡爾曼濾波
3.1最優估計的正交性
3.2新息序列
3.3最小方差估計
3.4卡爾曼濾波方程
3.5實時跟蹤
練習
第4章系統噪聲和量測噪聲相關的卡爾曼濾波
4.1仿射模型
4.2最優估計算子
4.3額外數據對最優估計的影響
4.4卡爾曼濾波方程推導
4.5實時應用
4.6線性確定／隨機系統
練習
第5章有色噪聲
5.1處理思路
5.2誤差估計
5.3卡爾曼濾波過程
5.4系統白噪聲
5.5實時應用
練習
第6章極限（穩態）卡爾曼濾波
6.1處理思路
6.2主要結論
6.3幾何收斂
6.4實時應用
練習
第7章序貫算法和平方根算法
7.1序貫算法
7.2平方根算法
7.3實時應用算法
練習
第8章擴展卡爾曼濾波和系統辨識
8.1擴展卡爾曼濾波
8.2衛星軌道估計
8.3自適應系統辨識
8.4一個常值參數辨識的例子
8.5改進的擴展卡爾曼濾波
8.6時變參數辨識
練習
第9章濾波方程解耦
第10章區間系統的卡爾曼濾波
第11章小波卡爾曼濾波
第12章附錄
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