Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金学波 著

图书标签:

• 卡尔曼滤波
• 状态估计
• MATLAB
• 信号处理
• 控制系统
• 导航
• 跟踪
• 优化
• 自适应滤波
• 系统建模

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030496553

版次：1

商品编码：11971225

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：188

字数：237000

正文语种：中文

内容简介

　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》以Kalman滤波器为主要介绍对象，包含基本原理、推导方法及其在跟踪系统中的应用，同时配套MATLAB源程序。具体内容包括Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器及其在RFID系统的跟踪应用研究。
　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》凝练了作者二十余年来对Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用的研究成果，具体内容包括：根据目标运动特征进行自调整参数的“自适应动力学模型”、不敏变换的性能分析、RFID跟踪系统的测量方程及其仿真平台等。
　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》可作为自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 Kalman滤波器简介
1．2 Kalman滤波器的历史与研究现状
1．3 本书的基本结构

第2章 MATLAB基础知识介绍
2．1 MATLAB语言的主要特点
2．2 MATLAB编程介绍
2．3 MATLAB函数文件
2．4 本章小结

第3章 最小二乘估计
3．1 最小二乘估计方法描述
3．2 最小二乘加权估计
3．3 线性最小二乘递推估计
3．4 最小二乘的性能——估计方差
3．5 本章小结

第4章 Kalman滤波器
4．1 系统模型描述
4．2 向前一步预测估计x（k|k-1）的求法
4．3 更新估计x（k|k）的求法
4．4 离散Kalman滤波器
4．5 本章小结

第5章 非线性Kalman滤波器
5．1 扩展Kalman滤波器
5．2 不敏Kalman滤波器
5．2．1 非线性变换的均值和方差
5．2．2 不敏变换
5．2．3 无迹Kalman滤波器
5．3 本章小结

第6章 模型的离散化及目标机动轨迹仿真
6．1 随机线性系统的数学描述
6．2 几类跟踪系统中常用曲线的模拟
6．3 GPS跟踪系统的机动目标轨迹模拟
6．4 RFID跟踪系统的机动目标轨迹模拟
6．4．1 RFID系统测量模型
6．4．2 RFID室内跟踪系统仿真数据平台软件
6．5 本章小结

第7章 机动目标动力学模型
7．1 CV模型
7．2 CA模型
7．3 Singer模型
7．4 当前统计模型
7．5 Jerk模型
7．6 交互式多模型算法
7．6．1 初始量的假设
7．6．2 状态估计的交互式作用
7．6．3 模型并行滤波
7．6．4 模型概率更新
7．6．5 模型输出
7．7 数据驱动模型数学基础
7．7．1 最小二乘估计方法
7．7．2 Yule-Walker估计方法
7．8 自适应参数机动目标模型估计方法
7．9 本章小结

第8章 基于RFID的室内跟踪系统仿真研究
8．1 RFID跟踪系统的特点
8．2 不规则采样系统的模型转化
8．3 RFID系统模型
8．3．1 RFID测量模型
8．3．2 机动目标运动模型
8．4 基于可变数量RFID阅读器的EKF跟踪方法
8．5 基于可变数量RFID阅读器的UKF跟踪方法
8．6 仿真研究
8．7 本章小结
参考文献

前言/序言

　　Kalman滤波器是目前应用最广泛的估计方法，在实时跟踪领域具有不可替代的学术价值和应用价值。尤其是在今天，信息技术已经跨入“互联网+”的时代，基于各种传感器的处理是物联网、信息物理系统（CyberPhysicalSystem，CPS）的关键技术，研究者及应用者对实时估计方法的认知度具有巨大的需求。
　　本书以Kalman滤波器为主要内容，较全面地介绍了Kalman滤波器的基本原理、推导过程以及在跟踪领域中的应用。全书分两个部分，第一部分为基础知识，共包括5章。第1章介绍了Kalman滤波器的基本特点、应用领域等，并简单介绍了本书的特色。第2章简要介绍了MATLAB语言的使用方法和编程技巧。第3章介绍了最小二乘估计方法的基本原理和推导过程，并给出了几种不同的最小二乘估计方法表达形式，它们是Kalman滤波器的理论基础。第4章在第3章的基础上，给出了基于线性系统的Kalman滤波器的递推算法。第5章首先给出了非线性系统模型，然后给出了能够应用于非线性系统的Kalman滤波器算法，包括扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器。
　　第二部分为应用部分，共包括3章，是前面基础知识的必要补充，分别是第6～8章。第6章介绍了跟踪系统的测量模型，并给出了跟踪系统仿真研究中经常用到的几种仿真轨迹。第7章给出了机动目标的建模方法，并在第6章给出的仿真轨迹的基础上，使用不同的运动模型进行了仿真研究。第8章介绍了基于RFID室内跟踪系统的仿真研究，包括RFID跟踪系统的特点、不规则采样系统模型及跟踪方法。
　　同时，本书还配有MATLAB程序源程序，其中包括1个已经取得软件著作权专利的软件平台——“基于RFID系统的移动目标轨迹数据软件平台”。本书的源程序可在科学出版社的网站（www.ecsponline.com）下载，同时利用微信公众号（智能感知数据研究中心，微信号datamole）对书中的知识点进行说明及解答疑问。
　　本书以Kalman滤波器为主要介绍对象，从基本原理、推导方法及其在跟踪系统中的应用完整勾勒出来。同其他相关著作比较，本书的学术价值在于：
　　（1）脉络更清晰、体系更完整。本书对Kalman滤波器理论的讲述更加完整，更加注重Kalman滤波器基础原理、推导过程，加之配套的MATLAB程序，能够使读者更容易理解和掌握Kalman滤波器理论体系。
　　（2）包含创新研究成果、具有较大学术价值。本书凝练了作者二十余年关于Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用中的研究成果，包括已授权国家发明专利4项，El、SCI检索论文40余篇，多项软件著作权登记等。

《现代信号处理与最优估计：理论、算法与MATLAB实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代信号处理与最优估计领域学习体验。我们将从最基础的信号与系统概念出发，逐步构建起理解复杂信号行为所需的数学工具箱，并最终聚焦于一类极其强大且应用广泛的最优估计理论——卡尔曼滤波及其衍生方法。本书的独特之处在于，我们不仅会详尽阐述理论的来龙去脉，更会将理论与实践紧密结合，利用强大的MATLAB环境，通过丰富的实例和代码实现，引导读者亲手构建、验证和优化各类信号处理与估计算法。 第一部分：信号处理基础与数学工具 在信息爆炸的时代，对各种信号的理解、提取和处理能力至关重要。本部分将为您奠定坚实的信号处理理论基础。 第一章：信号的数学描述与分类 我们将从最基本的数学概念入手，定义信号的内涵，包括连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、确定性信号与随机信号等。 深入探讨信号的表示方法，如时域、频域表示，以及复数在信号分析中的作用。 介绍傅里叶级数与傅里叶变换，这是理解信号频谱特性的基石，我们将详细推导其数学原理，并演示如何利用MATLAB进行频谱分析，例如通过 `fft` 函数计算离散傅里叶变换，并可视化信号的频率成分，帮助读者直观感受不同频率成分对信号的影响。 讲解拉普拉斯变换和Z变换，这两种变换在分析连续和离散系统以及求解微分方程和差分方程方面具有不可替代的作用。我们将重点阐述其收敛域的概念，以及它们与傅里叶变换的关系。 第二章：线性时不变（LTI）系统理论 LTI系统是信号处理中最基本、最重要的模型。本章将深入剖析LTI系统的特性，包括其“线性”与“时不变”的定义，以及如何通过冲激响应来完全表征一个LTI系统。 卷积运算是LTI系统的核心，我们将详细讲解其数学定义，并演示其在MATLAB中的计算 (`conv` 函数)。通过直观的图示和具体例子，帮助读者理解卷积运算如何描述输入信号通过系统后的输出。 我们将引入系统函数（传递函数）的概念，它是在频域或s域/z域对LTI系统进行分析的强大工具。讲解如何从冲激响应计算系统函数，以及如何利用系统函数分析系统的稳定性、频率响应和瞬态响应。 本章将强调如何利用MATLAB进行LTI系统的建模和仿真，例如创建LTI对象，计算冲激响应和阶跃响应，以及绘制伯德图、奈奎斯特图等，以全面评估系统的动态特性。 第三章：随机信号与概率统计基础 现实世界中的许多信号具有随机性，如噪声、测量误差等。本章将为您介绍随机信号分析所需的核心概率统计知识。 我们将回顾概率论的基本概念，包括随机变量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF），以及期望、方差、协方差等统计量。 重点讲解常见概率分布，如高斯分布、均匀分布等，并演示如何在MATLAB中生成服从这些分布的随机数，以及计算其统计特性。 我们将引入随机过程的概念，以及其自相关函数和互相关函数。这两个函数是描述随机信号统计特性的关键，能够揭示信号内部和信号之间的统计关联性。 本章还将探讨随机信号的功率谱密度（PSD），它是随机信号在频域的表示，与自相关函数通过维纳-辛钦定理紧密联系。我们将展示如何利用MATLAB估计随机信号的PSD。 第二部分：最优估计理论的核心——卡尔曼滤波 在掌握了信号处理的基础后，本部分将带领读者进入最优估计的核心领域，深入理解卡尔曼滤波及其变种。 第四章：线性卡尔曼滤波理论 本章是本书的核心内容之一。我们将详细推导线性卡尔曼滤波的数学模型，包括状态空间方程和观测方程。 深入剖析卡尔曼滤波的两个核心预测与更新步骤：状态预测和观测更新。我们将从贝叶斯滤波的框架出发，推导出卡尔曼滤波的递推公式，解释其背后的概率更新原理。 我们将详细解释卡尔曼滤波的各个变量的含义，如状态向量、协方差矩阵、过程噪声、测量噪声等，并讨论它们如何影响滤波器的性能。 强调卡尔曼滤波的“最优性”，即在最小均方误差（MMSE）意义下是最优的。 本章将通过一个简单的二维或三维运动目标跟踪实例，配合MATLAB代码，一步步展示如何实现一个基本的线性卡尔曼滤波器。读者将能够亲手输入系统模型、噪声参数，并观察滤波器的输出，理解其状态估计过程。 第五章：卡尔曼滤波的实际应用与参数调整 理论与实践之间总存在差距。本章将聚焦于线性卡尔曼滤波在实际应用中遇到的问题，并提供解决方案。 我们将讨论如何准确地建立系统的状态空间模型。这包括如何确定状态变量的维度、如何写出状态转移矩阵和观测矩阵，以及如何对过程噪声和测量噪声的协方差矩阵进行估计。 深入探讨过程噪声协方差矩阵 `Q` 和测量噪声协方差矩阵 `R` 的选择对滤波器性能的影响。我们将介绍一些常用的调整 `Q` 和 `R` 的方法，以达到更好的跟踪效果或鲁棒性。 介绍卡尔曼滤波器的性能评估方法，如残差分析（也称为滤波器的“创新”），通过分析残差的统计特性来判断滤波器是否工作正常。 本章将通过更贴近实际的例子，如传感器融合（例如，将加速度计和陀螺仪的数据融合以获得更准确的姿态估计），来说明卡尔曼滤波器的强大能力。 第六章：扩展卡尔曼滤波器（EKF）与无迹卡尔曼滤波器（UKF） 现实世界的许多系统并非严格线性的。本章将介绍处理非线性系统的卡尔曼滤波器的变种。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）：我们将详细阐述EKF如何通过在当前估计点对非线性函数进行泰勒展开，然后线性化系统来近似处理非线性问题。我们将讨论EKF的数学推导，并分析其优点和局限性，特别是关于线性化带来的误差。 无迹卡尔曼滤波器（UKF）：作为EKF的改进，UKF采用“无迹变换”来更准确地传播非线性系统的均值和协方差，而无需计算雅可比矩阵。我们将解释UKF的基本思想，包括sigma点的选择和传播，并对比EKF和UKF在非线性系统处理上的性能差异。 本章将通过非线性系统实例，如使用角度和距离测量进行目标跟踪（非线性观测），来展示EKF和UKF的应用，并利用MATLAB实现这些滤波器，比较它们的性能。 第三部分：高级主题与MATLAB实践 在掌握了卡尔曼滤波的基础后，本部分将进一步探讨更高级的主题，并持续强化MATLAB的实践应用。 第七章：其他滤波方法与比较 除了卡尔曼滤波家族，还有其他重要的估计方法。本章将简要介绍并与卡尔曼滤波进行比较。 粒子滤波（Particle Filter）：我们将介绍粒子滤波的基本原理，它是一种基于蒙特卡罗方法的非参数滤波技术，能够处理任意非线性、非高斯系统。我们将解释其重要性采样和重采样机制。 滑动窗口滤波器（如滑动平均、中值滤波）：回顾一些简单但实用的信号平滑方法，并讨论它们与卡尔曼滤波在处理噪声和延迟方面的差异。 通过对比分析，帮助读者理解在不同应用场景下选择何种滤波方法的依据，以及各种方法的优缺点。 第八章：卡尔曼滤波在典型领域的应用 本章将通过多个典型的应用案例，进一步展示卡尔曼滤波的强大威力，并提供详细的MATLAB实现思路。 导航与定位：例如，GPS/INS（惯性导航系统）融合，通过卡尔曼滤波器整合来自不同传感器的测量数据，提高导航精度。 目标跟踪：在雷达、视频监控等领域，利用卡尔曼滤波实现对移动目标的连续跟踪，预测其未来位置。 姿态估计：在机器人、无人机等领域，融合多种传感器（如IMU、磁力计、相机）数据，通过卡尔曼滤波器估计设备的实时姿态。 经济学与金融模型：简要介绍卡尔曼滤波在时间序列分析、状态估计等方面的应用。 每个案例都会包含具体的数学模型建立、MATLAB代码实现以及结果分析。 第九章：MATLAB在信号处理与滤波中的高级应用 本章将更深入地探索MATLAB在信号处理和滤波领域的强大功能。 MATLAB信号处理工具箱：介绍信号处理工具箱中的常用函数和工具，如滤波器设计（`designfilt`, `filter`）、谱分析 (`periodogram`, `pburg`) 等。 Simulink在滤波系统设计中的应用：演示如何利用Simulink搭建复杂的信号处理和滤波系统，通过图形化界面进行系统建模、仿真和调试，这对于快速原型开发和系统验证尤为重要。 代码优化与效率提升：提供一些在MATLAB中编写高效滤波代码的技巧，例如利用向量化操作、函数句柄，以及如何使用MATLAB的性能分析工具。 代码库的构建与管理：鼓励读者将学习到的代码模块化，构建自己的信号处理与滤波代码库，方便日后复用。 总结与展望 本书通过理论讲解、数学推导、MATLAB实例和应用案例的有机结合，旨在培养读者在现代信号处理与最优估计领域的扎实理论功底和强大的实践能力。我们相信，通过本书的学习，您将能够独立分析和解决各种复杂的信号处理与状态估计问题，为您的学术研究和工程实践打下坚实的基础。 本书的编写风格注重细节，力求严谨且易于理解。我们鼓励读者在学习过程中勤加思考，积极动手实践，通过MATLAB的模拟和实验，加深对理论的理解，并最终掌握卡尔曼滤波及其相关技术的精髓。

评分☆☆☆☆☆

《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》这个书名，给我一种信息丰富且极具实用价值的感觉。在我看来，“理论”部分，这本书会深入浅出地讲解卡尔曼滤波器工作的数学基础，也许会从概率统计的视角出发，解释为什么卡尔曼滤波器能够有效地估计系统的状态。我期待它会详细阐述卡尔曼滤波器的核心公式，比如状态预测和状态更新的递推关系，以及其中涉及的矩阵运算的物理意义。 “应用”这个词，则让我看到了这本书的广阔前景。我猜想，书中会涉及多个不同领域的实际案例，例如在工业自动化中，如何利用卡尔曼滤波器来精确控制机械臂的运动；在气象学中，如何利用多源气象数据来预测天气变化；甚至在生物信息学领域，如何用于基因序列的分析。我希望这些应用案例会清晰地展示如何将理论知识转化为实际可行的解决方案。 “基于MATLAB实现”这一部分，绝对是本书的一大亮点。我脑海中浮现出大量的MATLAB代码示例，这些代码不仅能够直接运行，还会附带详细的解释和注释。我期待作者能够指导读者如何一步步构建卡尔曼滤波器的模型，如何编写MATLAB代码来实现滤波过程，以及如何利用MATLAB强大的可视化工具来展示滤波器的输出结果和性能评估。 更重要的是，我设想这本书可能会包含一些关于卡尔曼滤波器局限性的讨论，以及如何通过改进算法来克服这些局限性，例如对非线性系统的处理方法（如EKF、UKF）的介绍。这些进阶内容，将使这本书的价值更上一层楼。 总而言之，《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》听起来像是一本能够帮助读者建立扎实的理论基础，同时又能熟练掌握实用编程技巧的全面性著作，对于任何希望深入了解和应用卡尔曼滤波器的读者来说，都极具吸引力。

评分☆☆☆☆☆

这本《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》给我留下了极其深刻的印象，即便我不是直接的读者，但从其书名便能预见到其内容的深度和广度。首先，“Kalman滤波器理论”这部分，我脑海中勾勒出一幅严谨的数学推导图景，想必书中对卡尔曼滤波器的起源、基本原理、状态方程、观测方程的建立，以及其核心的预测和更新步骤会有详尽的阐述。我期望它能将复杂的矩阵运算和概率统计概念以清晰易懂的方式呈现，或许会穿插一些数学上的证明，帮助读者深入理解滤波器的数学基础。 而“应用”这个词，则暗示了本书并非纸上谈兵，而是会切实地将理论知识应用于实际问题。我猜想，作者会选取一些典型的应用场景，例如导航系统中的定位与定向、目标跟踪、传感器数据融合、甚至是经济学模型中的参数估计等。每一个应用案例，想必都会详细介绍如何根据具体问题构建卡尔曼滤波器的模型，如何选择合适的参数，以及如何解释滤波器的输出结果。 “基于MATLAB实现”更是点睛之笔，它意味着本书将理论与实践紧密结合，为读者提供了可操作的工具。我能想象到书中会有大量的MATLAB代码示例，从简单的滤波示例到复杂的应用场景，都会提供现成的代码。这些代码想必不仅仅是罗列，而是附带着详细的注释和解释，引导读者一步步理解代码的逻辑，掌握如何在MATLAB环境中实现和运行卡尔曼滤波器。 更进一步，我设想本书的读者群体会相当广泛，从对卡尔曼滤波器初探的学生，到需要将其应用于工程实践的研究者和工程师，都能从中受益。对于初学者，它提供了坚实的理论基础和实践指导；对于有经验的专业人士，它可能提供了更深入的理论探讨，或者展示了一些新的应用思路和优化技巧。 总而言之，从“Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现”这个书名，我能感受到这是一本集理论严谨性、应用广泛性、以及实践操作性于一体的优秀著作，极有可能成为卡尔曼滤波领域的一本不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》这个书名，勾勒出了一本将深刻的理论知识与实用的编程技巧完美结合的著作。我猜想，“理论”部分会以一种循序渐进的方式，带领读者进入卡尔曼滤波器的世界。它或许会从信息论和最优估计的视角出发，阐述卡尔曼滤波器是如何在满足一定条件下达到最优解的。我期待看到对状态方程和观测方程的详细推导，以及滤波器方程中各个矩阵的物理含义解释，比如协方差矩阵在描述不确定性中的作用。 “应用”篇章，我设想它会展现卡尔曼滤波器在不同领域的强大生命力。从经典的水下机器人导航，到现代的自动驾驶车辆定位，再到生物医学信号处理中的噪声去除，都可能成为书中探讨的案例。我希望书中不仅仅是简单地给出应用场景，而是会详细阐述如何将实际问题转化为卡尔曼滤波器可以处理的模型，包括如何定义状态向量，如何构建状态转移矩阵和观测矩阵，以及如何处理模型不确定性和传感器噪声。 “基于MATLAB实现”的描述，则是我最为看重的一点。我期待书中能够提供一套完整、易于理解的MATLAB代码库，让读者可以直接运行和修改。这些代码或许会从最简单的线性系统滤波开始，逐步扩展到更复杂的非线性系统（如通过EKF或UKF的实现）。我希望这些代码会附带详细的注释，并且解释代码中每一个函数的调用和参数的含义，让读者能够真正掌握在MATLAB中实现卡尔曼滤波器的技巧。 更进一步，我猜测这本书的作者可能还会分享一些实践中的经验和技巧，例如如何选择合适的滤波器参数，如何诊断滤波器的发散问题，以及如何进行滤波器的性能评估和优化。这些实用的建议，对于希望将卡尔曼滤波器应用于实际项目的人来说，将是无价之宝。 总而言之，《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》这个书名，暗示着这是一本既有深度又有广度，同时还具备极强实践指导意义的优秀教材，能够帮助读者全面掌握卡尔曼滤波器的理论和应用。

评分☆☆☆☆☆

看到《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》这个书名，我脑海中立刻浮现出一种学习的路径。我猜想，这本书不会仅仅停留在对卡尔曼滤波器核心数学公式的简单罗列，而是会深入剖析其背后的概率论和线性代数基础。比如，关于高斯分布的性质、贝叶斯定理在状态估计中的作用，以及如何通过最小均方误差原则推导出卡尔曼滤波器的递推方程，这些都可能在“理论”部分得到充分的讲解。 “应用”部分，我期待它能够展现卡尔曼滤波器解决实际问题的能力。例如，在自动驾驶领域，如何利用GPS、IMU（惯性测量单元）等多种传感器的数据，通过卡尔曼滤波器来融合信息，实现高精度、高鲁棒性的车辆定位。又或者，在航空航天领域，如何用于卫星的轨道跟踪和姿态控制，确保飞行任务的顺利进行。我希望书中能够详细介绍这些应用场景的具体需求，以及如何将卡尔曼滤波器进行相应的模型构建和参数调整。 “基于MATLAB实现”这一部分，则是我认为本书最具价值的亮点之一。我期望书中会提供清晰、规范、可执行的MATLAB代码，并且不仅仅是提供最终代码，而是会解释代码的每一个关键步骤，例如如何矩阵化方程，如何进行迭代计算，以及如何处理边界条件和异常情况。我甚至可以想象，书中可能会包含一些可交互的仿真示例，让读者可以通过修改参数来观察滤波器的行为变化，从而加深理解。 我猜想，这本书的作者一定是位在该领域有着深厚造诣的专家，并且有丰富的教学经验，能够将如此复杂的理论以通俗易懂的方式呈现出来。我更期待的是，本书或许还会涉及到一些进阶的内容，比如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的原理和实现，以应对非线性系统中的应用需求。 总体而言，《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》听起来就像一本能够将读者从理论小白迅速成长为卡尔曼滤波器应用达人的“修炼手册”，充满了学习的动力和价值。

评分☆☆☆☆☆

《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》这个书名，让我对它充满了好奇和期待。我设想，在“理论”的部分，这本书会像一位严谨的数学家，一层层剥开卡尔曼滤波器的精髓。从其诞生的历史背景，到如何理解其作为一种最优线性估计算法的本质，想必都会有细致的描述。我期待它会讲解如何从高斯概率密度函数的演变来理解滤波器的预测和更新过程，以及不同形式的卡尔曼滤波器（如批处理式、递推式）之间的区别和联系。 “应用”的篇章，我认为会是本书的灵魂所在。我能够想象到，作者会选取一些极具代表性的应用场景，并且不止步于简单提及，而是会深入剖析每个场景的特点，以及卡尔曼滤波器如何巧妙地解决其中的问题。比如，在机器人领域，如何通过融合多传感器信息（摄像头、激光雷达、编码器等）来估计机器人的位姿；或者在金融领域，如何用于股票价格预测和风险评估。这些应用案例的详细展开，将极大地拓宽我学习的视野。 “基于MATLAB实现”这一点，则是将理论与实践的鸿沟彻底填平。我预感，本书会提供一系列高质量的MATLAB代码示例，并且这些代码会足够贴近实际应用，让读者能够立即上手。从基础的单变量卡尔曼滤波器，到多变量、高维度的复杂系统，都能找到相应的实现代码。更重要的是，我期望这些代码会带有详尽的注释，并解释代码背后的实现逻辑，使读者不仅能“会用”，更能“理解”。 这本书的语言风格，我猜想会是清晰、逻辑性强，但又不会过于枯燥。作者可能会巧妙地运用比喻和图示，帮助读者理解抽象的数学概念。我设想，书中还可能会包含一些性能评估的指标和方法，例如均方根误差（RMSE）、收敛速度等，来衡量滤波器的实际效果。 总而言之，《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》在我心中已经勾勒出一幅内容丰富、结构清晰、理论与实践并重的蓝图，我迫切地想要翻阅其中的内容。

评分☆☆☆☆☆

非常棒的书，认识作者，偶像级别的女教授

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挺实惠，一次买了好几本书，以后继续～～

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学习kalman滤波的matlab实现，课题用得到

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很有帮助的一本书，京东图书送货快折扣多

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不错，书质量很好，送货非常满意！

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商品给力！赞一个！赞一个！

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简单翻看了一下，非常不错。

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很实用的书，能学到不少东西，好评~