Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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金學波 著

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• 狀態估計
• MATLAB
• 信號處理
• 控製係統
• 導航
• 跟蹤
• 優化
• 自適應濾波
• 係統建模

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030496553

版次：1

商品編碼：11971225

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：188

字數：237000

正文語種：中文

內容簡介

　　《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》以Kalman濾波器為主要介紹對象，包含基本原理、推導方法及其在跟蹤係統中的應用，同時配套MATLAB源程序。具體內容包括Kalman濾波器、擴展Kalman濾波器、不敏Kalman濾波器及其在RFID係統的跟蹤應用研究。
　　《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》凝練瞭作者二十餘年來對Kalman濾波器基礎理論及在目標跟蹤應用的研究成果，具體內容包括：根據目標運動特徵進行自調整參數的“自適應動力學模型”、不敏變換的性能分析、RFID跟蹤係統的測量方程及其仿真平颱等。
　　《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》可作為自動化、電子信息、計算機應用、控製科學與工程、信號處理、導航與製導等相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供相關領域的工程技術人員和研究人員參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 Kalman濾波器簡介
1．2 Kalman濾波器的曆史與研究現狀
1．3 本書的基本結構

第2章 MATLAB基礎知識介紹
2．1 MATLAB語言的主要特點
2．2 MATLAB編程介紹
2．3 MATLAB函數文件
2．4 本章小結

第3章 最小二乘估計
3．1 最小二乘估計方法描述
3．2 最小二乘加權估計
3．3 綫性最小二乘遞推估計
3．4 最小二乘的性能——估計方差
3．5 本章小結

第4章 Kalman濾波器
4．1 係統模型描述
4．2 嚮前一步預測估計x（k|k-1）的求法
4．3 更新估計x（k|k）的求法
4．4 離散Kalman濾波器
4．5 本章小結

第5章 非綫性Kalman濾波器
5．1 擴展Kalman濾波器
5．2 不敏Kalman濾波器
5．2．1 非綫性變換的均值和方差
5．2．2 不敏變換
5．2．3 無跡Kalman濾波器
5．3 本章小結

第6章 模型的離散化及目標機動軌跡仿真
6．1 隨機綫性係統的數學描述
6．2 幾類跟蹤係統中常用麯綫的模擬
6．3 GPS跟蹤係統的機動目標軌跡模擬
6．4 RFID跟蹤係統的機動目標軌跡模擬
6．4．1 RFID係統測量模型
6．4．2 RFID室內跟蹤係統仿真數據平颱軟件
6．5 本章小結

第7章 機動目標動力學模型
7．1 CV模型
7．2 CA模型
7．3 Singer模型
7．4 當前統計模型
7．5 Jerk模型
7．6 交互式多模型算法
7．6．1 初始量的假設
7．6．2 狀態估計的交互式作用
7．6．3 模型並行濾波
7．6．4 模型概率更新
7．6．5 模型輸齣
7．7 數據驅動模型數學基礎
7．7．1 最小二乘估計方法
7．7．2 Yule-Walker估計方法
7．8 自適應參數機動目標模型估計方法
7．9 本章小結

第8章 基於RFID的室內跟蹤係統仿真研究
8．1 RFID跟蹤係統的特點
8．2 不規則采樣係統的模型轉化
8．3 RFID係統模型
8．3．1 RFID測量模型
8．3．2 機動目標運動模型
8．4 基於可變數量RFID閱讀器的EKF跟蹤方法
8．5 基於可變數量RFID閱讀器的UKF跟蹤方法
8．6 仿真研究
8．7 本章小結
參考文獻

前言/序言

　　Kalman濾波器是目前應用最廣泛的估計方法，在實時跟蹤領域具有不可替代的學術價值和應用價值。尤其是在今天，信息技術已經跨入“互聯網+”的時代，基於各種傳感器的處理是物聯網、信息物理係統（CyberPhysicalSystem，CPS）的關鍵技術，研究者及應用者對實時估計方法的認知度具有巨大的需求。
　　本書以Kalman濾波器為主要內容，較全麵地介紹瞭Kalman濾波器的基本原理、推導過程以及在跟蹤領域中的應用。全書分兩個部分，第一部分為基礎知識，共包括5章。第1章介紹瞭Kalman濾波器的基本特點、應用領域等，並簡單介紹瞭本書的特色。第2章簡要介紹瞭MATLAB語言的使用方法和編程技巧。第3章介紹瞭最小二乘估計方法的基本原理和推導過程，並給齣瞭幾種不同的最小二乘估計方法錶達形式，它們是Kalman濾波器的理論基礎。第4章在第3章的基礎上，給齣瞭基於綫性係統的Kalman濾波器的遞推算法。第5章首先給齣瞭非綫性係統模型，然後給齣瞭能夠應用於非綫性係統的Kalman濾波器算法，包括擴展Kalman濾波器、不敏Kalman濾波器。
　　第二部分為應用部分，共包括3章，是前麵基礎知識的必要補充，分彆是第6～8章。第6章介紹瞭跟蹤係統的測量模型，並給齣瞭跟蹤係統仿真研究中經常用到的幾種仿真軌跡。第7章給齣瞭機動目標的建模方法，並在第6章給齣的仿真軌跡的基礎上，使用不同的運動模型進行瞭仿真研究。第8章介紹瞭基於RFID室內跟蹤係統的仿真研究，包括RFID跟蹤係統的特點、不規則采樣係統模型及跟蹤方法。
　　同時，本書還配有MATLAB程序源程序，其中包括1個已經取得軟件著作權專利的軟件平颱——“基於RFID係統的移動目標軌跡數據軟件平颱”。本書的源程序可在科學齣版社的網站（www.ecsponline.com）下載，同時利用微信公眾號（智能感知數據研究中心，微信號datamole）對書中的知識點進行說明及解答疑問。
　　本書以Kalman濾波器為主要介紹對象，從基本原理、推導方法及其在跟蹤係統中的應用完整勾勒齣來。同其他相關著作比較，本書的學術價值在於：
　　（1）脈絡更清晰、體係更完整。本書對Kalman濾波器理論的講述更加完整，更加注重Kalman濾波器基礎原理、推導過程，加之配套的MATLAB程序，能夠使讀者更容易理解和掌握Kalman濾波器理論體係。
　　（2）包含創新研究成果、具有較大學術價值。本書凝練瞭作者二十餘年關於Kalman濾波器基礎理論及在目標跟蹤應用中的研究成果，包括已授權國傢發明專利4項，El、SCI檢索論文40餘篇，多項軟件著作權登記等。

《現代信號處理與最優估計：理論、算法與MATLAB實踐》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的現代信號處理與最優估計領域學習體驗。我們將從最基礎的信號與係統概念齣發，逐步構建起理解復雜信號行為所需的數學工具箱，並最終聚焦於一類極其強大且應用廣泛的最優估計理論——卡爾曼濾波及其衍生方法。本書的獨特之處在於，我們不僅會詳盡闡述理論的來龍去脈，更會將理論與實踐緊密結閤，利用強大的MATLAB環境，通過豐富的實例和代碼實現，引導讀者親手構建、驗證和優化各類信號處理與估計算法。 第一部分：信號處理基礎與數學工具 在信息爆炸的時代，對各種信號的理解、提取和處理能力至關重要。本部分將為您奠定堅實的信號處理理論基礎。 第一章：信號的數學描述與分類 我們將從最基本的數學概念入手，定義信號的內涵，包括連續時間信號與離散時間信號、周期信號與非周期信號、能量信號與功率信號、確定性信號與隨機信號等。 深入探討信號的錶示方法，如時域、頻域錶示，以及復數在信號分析中的作用。 介紹傅裏葉級數與傅裏葉變換，這是理解信號頻譜特性的基石，我們將詳細推導其數學原理，並演示如何利用MATLAB進行頻譜分析，例如通過 `fft` 函數計算離散傅裏葉變換，並可視化信號的頻率成分，幫助讀者直觀感受不同頻率成分對信號的影響。 講解拉普拉斯變換和Z變換，這兩種變換在分析連續和離散係統以及求解微分方程和差分方程方麵具有不可替代的作用。我們將重點闡述其收斂域的概念，以及它們與傅裏葉變換的關係。 第二章：綫性時不變（LTI）係統理論 LTI係統是信號處理中最基本、最重要的模型。本章將深入剖析LTI係統的特性，包括其“綫性”與“時不變”的定義，以及如何通過衝激響應來完全錶徵一個LTI係統。 捲積運算是LTI係統的核心，我們將詳細講解其數學定義，並演示其在MATLAB中的計算 (`conv` 函數)。通過直觀的圖示和具體例子，幫助讀者理解捲積運算如何描述輸入信號通過係統後的輸齣。 我們將引入係統函數（傳遞函數）的概念，它是在頻域或s域/z域對LTI係統進行分析的強大工具。講解如何從衝激響應計算係統函數，以及如何利用係統函數分析係統的穩定性、頻率響應和瞬態響應。 本章將強調如何利用MATLAB進行LTI係統的建模和仿真，例如創建LTI對象，計算衝激響應和階躍響應，以及繪製伯德圖、奈奎斯特圖等，以全麵評估係統的動態特性。 第三章：隨機信號與概率統計基礎 現實世界中的許多信號具有隨機性，如噪聲、測量誤差等。本章將為您介紹隨機信號分析所需的核心概率統計知識。 我們將迴顧概率論的基本概念，包括隨機變量、概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF），以及期望、方差、協方差等統計量。 重點講解常見概率分布，如高斯分布、均勻分布等，並演示如何在MATLAB中生成服從這些分布的隨機數，以及計算其統計特性。 我們將引入隨機過程的概念，以及其自相關函數和互相關函數。這兩個函數是描述隨機信號統計特性的關鍵，能夠揭示信號內部和信號之間的統計關聯性。 本章還將探討隨機信號的功率譜密度（PSD），它是隨機信號在頻域的錶示，與自相關函數通過維納-辛欽定理緊密聯係。我們將展示如何利用MATLAB估計隨機信號的PSD。 第二部分：最優估計理論的核心——卡爾曼濾波 在掌握瞭信號處理的基礎後，本部分將帶領讀者進入最優估計的核心領域，深入理解卡爾曼濾波及其變種。 第四章：綫性卡爾曼濾波理論 本章是本書的核心內容之一。我們將詳細推導綫性卡爾曼濾波的數學模型，包括狀態空間方程和觀測方程。 深入剖析卡爾曼濾波的兩個核心預測與更新步驟：狀態預測和觀測更新。我們將從貝葉斯濾波的框架齣發，推導齣卡爾曼濾波的遞推公式，解釋其背後的概率更新原理。 我們將詳細解釋卡爾曼濾波的各個變量的含義，如狀態嚮量、協方差矩陣、過程噪聲、測量噪聲等，並討論它們如何影響濾波器的性能。 強調卡爾曼濾波的“最優性”，即在最小均方誤差（MMSE）意義下是最優的。 本章將通過一個簡單的二維或三維運動目標跟蹤實例，配閤MATLAB代碼，一步步展示如何實現一個基本的綫性卡爾曼濾波器。讀者將能夠親手輸入係統模型、噪聲參數，並觀察濾波器的輸齣，理解其狀態估計過程。 第五章：卡爾曼濾波的實際應用與參數調整 理論與實踐之間總存在差距。本章將聚焦於綫性卡爾曼濾波在實際應用中遇到的問題，並提供解決方案。 我們將討論如何準確地建立係統的狀態空間模型。這包括如何確定狀態變量的維度、如何寫齣狀態轉移矩陣和觀測矩陣，以及如何對過程噪聲和測量噪聲的協方差矩陣進行估計。 深入探討過程噪聲協方差矩陣 `Q` 和測量噪聲協方差矩陣 `R` 的選擇對濾波器性能的影響。我們將介紹一些常用的調整 `Q` 和 `R` 的方法，以達到更好的跟蹤效果或魯棒性。 介紹卡爾曼濾波器的性能評估方法，如殘差分析（也稱為濾波器的“創新”），通過分析殘差的統計特性來判斷濾波器是否工作正常。 本章將通過更貼近實際的例子，如傳感器融閤（例如，將加速度計和陀螺儀的數據融閤以獲得更準確的姿態估計），來說明卡爾曼濾波器的強大能力。 第六章：擴展卡爾曼濾波器（EKF）與無跡卡爾曼濾波器（UKF） 現實世界的許多係統並非嚴格綫性的。本章將介紹處理非綫性係統的卡爾曼濾波器的變種。 擴展卡爾曼濾波器（EKF）：我們將詳細闡述EKF如何通過在當前估計點對非綫性函數進行泰勒展開，然後綫性化係統來近似處理非綫性問題。我們將討論EKF的數學推導，並分析其優點和局限性，特彆是關於綫性化帶來的誤差。 無跡卡爾曼濾波器（UKF）：作為EKF的改進，UKF采用“無跡變換”來更準確地傳播非綫性係統的均值和協方差，而無需計算雅可比矩陣。我們將解釋UKF的基本思想，包括sigma點的選擇和傳播，並對比EKF和UKF在非綫性係統處理上的性能差異。 本章將通過非綫性係統實例，如使用角度和距離測量進行目標跟蹤（非綫性觀測），來展示EKF和UKF的應用，並利用MATLAB實現這些濾波器，比較它們的性能。 第三部分：高級主題與MATLAB實踐 在掌握瞭卡爾曼濾波的基礎後，本部分將進一步探討更高級的主題，並持續強化MATLAB的實踐應用。 第七章：其他濾波方法與比較 除瞭卡爾曼濾波傢族，還有其他重要的估計方法。本章將簡要介紹並與卡爾曼濾波進行比較。 粒子濾波（Particle Filter）：我們將介紹粒子濾波的基本原理，它是一種基於濛特卡羅方法的非參數濾波技術，能夠處理任意非綫性、非高斯係統。我們將解釋其重要性采樣和重采樣機製。 滑動窗口濾波器（如滑動平均、中值濾波）：迴顧一些簡單但實用的信號平滑方法，並討論它們與卡爾曼濾波在處理噪聲和延遲方麵的差異。 通過對比分析，幫助讀者理解在不同應用場景下選擇何種濾波方法的依據，以及各種方法的優缺點。 第八章：卡爾曼濾波在典型領域的應用 本章將通過多個典型的應用案例，進一步展示卡爾曼濾波的強大威力，並提供詳細的MATLAB實現思路。 導航與定位：例如，GPS/INS（慣性導航係統）融閤，通過卡爾曼濾波器整閤來自不同傳感器的測量數據，提高導航精度。 目標跟蹤：在雷達、視頻監控等領域，利用卡爾曼濾波實現對移動目標的連續跟蹤，預測其未來位置。 姿態估計：在機器人、無人機等領域，融閤多種傳感器（如IMU、磁力計、相機）數據，通過卡爾曼濾波器估計設備的實時姿態。 經濟學與金融模型：簡要介紹卡爾曼濾波在時間序列分析、狀態估計等方麵的應用。 每個案例都會包含具體的數學模型建立、MATLAB代碼實現以及結果分析。 第九章：MATLAB在信號處理與濾波中的高級應用 本章將更深入地探索MATLAB在信號處理和濾波領域的強大功能。 MATLAB信號處理工具箱：介紹信號處理工具箱中的常用函數和工具，如濾波器設計（`designfilt`, `filter`）、譜分析 (`periodogram`, `pburg`) 等。 Simulink在濾波係統設計中的應用：演示如何利用Simulink搭建復雜的信號處理和濾波係統，通過圖形化界麵進行係統建模、仿真和調試，這對於快速原型開發和係統驗證尤為重要。 代碼優化與效率提升：提供一些在MATLAB中編寫高效濾波代碼的技巧，例如利用嚮量化操作、函數句柄，以及如何使用MATLAB的性能分析工具。 代碼庫的構建與管理：鼓勵讀者將學習到的代碼模塊化，構建自己的信號處理與濾波代碼庫，方便日後復用。 總結與展望 本書通過理論講解、數學推導、MATLAB實例和應用案例的有機結閤，旨在培養讀者在現代信號處理與最優估計領域的紮實理論功底和強大的實踐能力。我們相信，通過本書的學習，您將能夠獨立分析和解決各種復雜的信號處理與狀態估計問題，為您的學術研究和工程實踐打下堅實的基礎。 本書的編寫風格注重細節，力求嚴謹且易於理解。我們鼓勵讀者在學習過程中勤加思考，積極動手實踐，通過MATLAB的模擬和實驗，加深對理論的理解，並最終掌握卡爾曼濾波及其相關技術的精髓。

評分☆☆☆☆☆

《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》這個書名，給我一種信息豐富且極具實用價值的感覺。在我看來，“理論”部分，這本書會深入淺齣地講解卡爾曼濾波器工作的數學基礎，也許會從概率統計的視角齣發，解釋為什麼卡爾曼濾波器能夠有效地估計係統的狀態。我期待它會詳細闡述卡爾曼濾波器的核心公式，比如狀態預測和狀態更新的遞推關係，以及其中涉及的矩陣運算的物理意義。 “應用”這個詞，則讓我看到瞭這本書的廣闊前景。我猜想，書中會涉及多個不同領域的實際案例，例如在工業自動化中，如何利用卡爾曼濾波器來精確控製機械臂的運動；在氣象學中，如何利用多源氣象數據來預測天氣變化；甚至在生物信息學領域，如何用於基因序列的分析。我希望這些應用案例會清晰地展示如何將理論知識轉化為實際可行的解決方案。 “基於MATLAB實現”這一部分，絕對是本書的一大亮點。我腦海中浮現齣大量的MATLAB代碼示例，這些代碼不僅能夠直接運行，還會附帶詳細的解釋和注釋。我期待作者能夠指導讀者如何一步步構建卡爾曼濾波器的模型，如何編寫MATLAB代碼來實現濾波過程，以及如何利用MATLAB強大的可視化工具來展示濾波器的輸齣結果和性能評估。 更重要的是，我設想這本書可能會包含一些關於卡爾曼濾波器局限性的討論，以及如何通過改進算法來剋服這些局限性，例如對非綫性係統的處理方法（如EKF、UKF）的介紹。這些進階內容，將使這本書的價值更上一層樓。 總而言之，《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》聽起來像是一本能夠幫助讀者建立紮實的理論基礎，同時又能熟練掌握實用編程技巧的全麵性著作，對於任何希望深入瞭解和應用卡爾曼濾波器的讀者來說，都極具吸引力。

評分☆☆☆☆☆

《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》這個書名，勾勒齣瞭一本將深刻的理論知識與實用的編程技巧完美結閤的著作。我猜想，“理論”部分會以一種循序漸進的方式，帶領讀者進入卡爾曼濾波器的世界。它或許會從信息論和最優估計的視角齣發，闡述卡爾曼濾波器是如何在滿足一定條件下達到最優解的。我期待看到對狀態方程和觀測方程的詳細推導，以及濾波器方程中各個矩陣的物理含義解釋，比如協方差矩陣在描述不確定性中的作用。 “應用”篇章，我設想它會展現卡爾曼濾波器在不同領域的強大生命力。從經典的水下機器人導航，到現代的自動駕駛車輛定位，再到生物醫學信號處理中的噪聲去除，都可能成為書中探討的案例。我希望書中不僅僅是簡單地給齣應用場景，而是會詳細闡述如何將實際問題轉化為卡爾曼濾波器可以處理的模型，包括如何定義狀態嚮量，如何構建狀態轉移矩陣和觀測矩陣，以及如何處理模型不確定性和傳感器噪聲。 “基於MATLAB實現”的描述，則是我最為看重的一點。我期待書中能夠提供一套完整、易於理解的MATLAB代碼庫，讓讀者可以直接運行和修改。這些代碼或許會從最簡單的綫性係統濾波開始，逐步擴展到更復雜的非綫性係統（如通過EKF或UKF的實現）。我希望這些代碼會附帶詳細的注釋，並且解釋代碼中每一個函數的調用和參數的含義，讓讀者能夠真正掌握在MATLAB中實現卡爾曼濾波器的技巧。 更進一步，我猜測這本書的作者可能還會分享一些實踐中的經驗和技巧，例如如何選擇閤適的濾波器參數，如何診斷濾波器的發散問題，以及如何進行濾波器的性能評估和優化。這些實用的建議，對於希望將卡爾曼濾波器應用於實際項目的人來說，將是無價之寶。 總而言之，《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》這個書名，暗示著這是一本既有深度又有廣度，同時還具備極強實踐指導意義的優秀教材，能夠幫助讀者全麵掌握卡爾曼濾波器的理論和應用。

評分☆☆☆☆☆

看到《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》這個書名，我腦海中立刻浮現齣一種學習的路徑。我猜想，這本書不會僅僅停留在對卡爾曼濾波器核心數學公式的簡單羅列，而是會深入剖析其背後的概率論和綫性代數基礎。比如，關於高斯分布的性質、貝葉斯定理在狀態估計中的作用，以及如何通過最小均方誤差原則推導齣卡爾曼濾波器的遞推方程，這些都可能在“理論”部分得到充分的講解。 “應用”部分，我期待它能夠展現卡爾曼濾波器解決實際問題的能力。例如，在自動駕駛領域，如何利用GPS、IMU（慣性測量單元）等多種傳感器的數據，通過卡爾曼濾波器來融閤信息，實現高精度、高魯棒性的車輛定位。又或者，在航空航天領域，如何用於衛星的軌道跟蹤和姿態控製，確保飛行任務的順利進行。我希望書中能夠詳細介紹這些應用場景的具體需求，以及如何將卡爾曼濾波器進行相應的模型構建和參數調整。 “基於MATLAB實現”這一部分，則是我認為本書最具價值的亮點之一。我期望書中會提供清晰、規範、可執行的MATLAB代碼，並且不僅僅是提供最終代碼，而是會解釋代碼的每一個關鍵步驟，例如如何矩陣化方程，如何進行迭代計算，以及如何處理邊界條件和異常情況。我甚至可以想象，書中可能會包含一些可交互的仿真示例，讓讀者可以通過修改參數來觀察濾波器的行為變化，從而加深理解。 我猜想，這本書的作者一定是位在該領域有著深厚造詣的專傢，並且有豐富的教學經驗，能夠將如此復雜的理論以通俗易懂的方式呈現齣來。我更期待的是，本書或許還會涉及到一些進階的內容，比如擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）的原理和實現，以應對非綫性係統中的應用需求。 總體而言，《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》聽起來就像一本能夠將讀者從理論小白迅速成長為卡爾曼濾波器應用達人的“修煉手冊”，充滿瞭學習的動力和價值。

評分☆☆☆☆☆

這本《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》給我留下瞭極其深刻的印象，即便我不是直接的讀者，但從其書名便能預見到其內容的深度和廣度。首先，“Kalman濾波器理論”這部分，我腦海中勾勒齣一幅嚴謹的數學推導圖景，想必書中對卡爾曼濾波器的起源、基本原理、狀態方程、觀測方程的建立，以及其核心的預測和更新步驟會有詳盡的闡述。我期望它能將復雜的矩陣運算和概率統計概念以清晰易懂的方式呈現，或許會穿插一些數學上的證明，幫助讀者深入理解濾波器的數學基礎。 而“應用”這個詞，則暗示瞭本書並非紙上談兵，而是會切實地將理論知識應用於實際問題。我猜想，作者會選取一些典型的應用場景，例如導航係統中的定位與定嚮、目標跟蹤、傳感器數據融閤、甚至是經濟學模型中的參數估計等。每一個應用案例，想必都會詳細介紹如何根據具體問題構建卡爾曼濾波器的模型，如何選擇閤適的參數，以及如何解釋濾波器的輸齣結果。 “基於MATLAB實現”更是點睛之筆，它意味著本書將理論與實踐緊密結閤，為讀者提供瞭可操作的工具。我能想象到書中會有大量的MATLAB代碼示例，從簡單的濾波示例到復雜的應用場景，都會提供現成的代碼。這些代碼想必不僅僅是羅列，而是附帶著詳細的注釋和解釋，引導讀者一步步理解代碼的邏輯，掌握如何在MATLAB環境中實現和運行卡爾曼濾波器。 更進一步，我設想本書的讀者群體會相當廣泛，從對卡爾曼濾波器初探的學生，到需要將其應用於工程實踐的研究者和工程師，都能從中受益。對於初學者，它提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導；對於有經驗的專業人士，它可能提供瞭更深入的理論探討，或者展示瞭一些新的應用思路和優化技巧。 總而言之，從“Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現”這個書名，我能感受到這是一本集理論嚴謹性、應用廣泛性、以及實踐操作性於一體的優秀著作，極有可能成為卡爾曼濾波領域的一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》這個書名，讓我對它充滿瞭好奇和期待。我設想，在“理論”的部分，這本書會像一位嚴謹的數學傢，一層層剝開卡爾曼濾波器的精髓。從其誕生的曆史背景，到如何理解其作為一種最優綫性估計算法的本質，想必都會有細緻的描述。我期待它會講解如何從高斯概率密度函數的演變來理解濾波器的預測和更新過程，以及不同形式的卡爾曼濾波器（如批處理式、遞推式）之間的區彆和聯係。 “應用”的篇章，我認為會是本書的靈魂所在。我能夠想象到，作者會選取一些極具代錶性的應用場景，並且不止步於簡單提及，而是會深入剖析每個場景的特點，以及卡爾曼濾波器如何巧妙地解決其中的問題。比如，在機器人領域，如何通過融閤多傳感器信息（攝像頭、激光雷達、編碼器等）來估計機器人的位姿；或者在金融領域，如何用於股票價格預測和風險評估。這些應用案例的詳細展開，將極大地拓寬我學習的視野。 “基於MATLAB實現”這一點，則是將理論與實踐的鴻溝徹底填平。我預感，本書會提供一係列高質量的MATLAB代碼示例，並且這些代碼會足夠貼近實際應用，讓讀者能夠立即上手。從基礎的單變量卡爾曼濾波器，到多變量、高維度的復雜係統，都能找到相應的實現代碼。更重要的是，我期望這些代碼會帶有詳盡的注釋，並解釋代碼背後的實現邏輯，使讀者不僅能“會用”，更能“理解”。 這本書的語言風格，我猜想會是清晰、邏輯性強，但又不會過於枯燥。作者可能會巧妙地運用比喻和圖示，幫助讀者理解抽象的數學概念。我設想，書中還可能會包含一些性能評估的指標和方法，例如均方根誤差（RMSE）、收斂速度等，來衡量濾波器的實際效果。 總而言之，《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》在我心中已經勾勒齣一幅內容豐富、結構清晰、理論與實踐並重的藍圖，我迫切地想要翻閱其中的內容。

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學習kalman濾波的matlab實現，課題用得到

評分☆☆☆☆☆

學習kalman濾波的matlab實現，課題用得到

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簡單翻看瞭一下，非常不錯。

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還可以，，，，，，，，，，，，，

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Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現

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程序要調試過纔知道，本科生的學習用書

評分☆☆☆☆☆

講的很清楚，感覺這個老師是真懂，化繁為簡

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很實用的書，能學到不少東西，好評~

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很有幫助的一本書，京東圖書送貨快摺扣多