卡尔曼滤波原理及应用+粒子滤波原理及应用 MATLAB仿真+智能优化算法及其MATLAB实 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310461

商品编码：19228444290

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310461

商品编码：12077585689

开本：16开

出版时间：2017-04-01页数：1字数：1

本书主要介绍粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。为方便读者快速掌握粒子滤波的精髓，本 书采用原理介绍+实例应用+MATLAB 程序仿真+中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。 本书共 9章，第 1章绪论，介绍粒子滤波的发展状况；第 2章简略地介绍 MATLAB 算法仿真编程基础，便于零 基础的读者学习后续章节介绍的原理；第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础；第4章介绍蒙特卡洛的基本原 理；第 5章介绍粒子滤波的基本原理；第 6章介绍粒子滤波的改进算法，主要是 EPF 算法和 UPF 算法。第 7章 和第 8章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；第 9章为 Simulink 环境下粒子滤波器的设计。第1章 绪论 1

1.1 粒子滤波的发展历史 1

1.2 粒子滤波的现状及趋势 2

1.3 粒子滤波的特点 2

1.4 粒子滤波的应用领域 3

1.5 小结 7

1.6 参考文献 7

第2章 编程基础 11

2.1 MATLAB简介 11

2.1.1 MATLAB发展历史 11

2.1.2 MATLAB 7.10的系统简介 12

2.1.3 M-File编辑器的使用 14

2.2 数据类型和数组 15

2.2.1 数据类型概述 16

2.2.2 数组的创建 17

2.2.3 数组的属性 18

2.2.4 数组的操作 19

2.2.5 结构体和元胞数组 22

2.3 程序设计 23

2.3.1 条件语句 24

2.3.2 循环语句 25

2.3.3 函数 26

2.3.4 画图 28

2.4 常用的数学函数 30

2.5 编程基础实践 33

2.6 小结 34

第3章 概率论与数理统计基础 35

3.1 基本概念 35

3.1.1 随机现象 35

3.1.2 随机试验 35

3.1.3 样本空间 36

3.1.4 随机事件、随机变量 36

3.2 概率与频率 37

3.2.1 相关定义 37

3.2.2 大数定律 38

3.2.3 中心极限定律 39

3.3 条件概率 39

3.3.1 相关概念 39

3.3.2 全概率公式和贝叶斯公式 40

3.4 数字特征 41

3.5 几个重要的概率密度函数 44

3.5.1 均匀分布 44

3.5.2 指数分布 47

3.5.3 高斯分布 47

3.5.4 伽马分布 49

3.6 白噪声和有色噪声 52

3.6.1 白噪声和有色噪声的定义 52

3.6.2 白噪声和有色噪声的比较 53

3.7 小结 59

第4章 蒙特卡洛原理 60

4.1 蒙特卡洛概述 60

4.1.1 历史及发展 60

4.1.2 算法引例 60

4.2 蒙特卡洛方法 61

4.2.1 主要步骤 61

4.2.2 随机数的产生 62

4.2.3 Monte Carlo方法的收敛性 63

4.2.4 Monte Carlo的应用特征 65

4.3 模拟 65

4.3.1 物理模拟 66

4.3.2 计算机模拟 67

4.4 蒙特卡洛的应用 76

4.4.1 蒲丰针实验 76

4.4.2 定积分的计算 78

4.5 小结 85

第5章 粒子滤波原理 86

5.1 算法引例 86

5.2 系统建模 87

5.2.1 状态方程和过程噪声 87

5.2.2 观测方程和测量噪声 88

5.3 核心思想 89

5.3.1 均值思想 89

5.3.2 权重计算 90

5.4 优胜劣汰 92

5.4.1 随机重采样 93

5.4.2 多项式重采样 96

5.4.3 系统重采样 98

5.4.4 残差重采样 101

5.5 粒子滤波器 103

5.5.1 蒙特卡洛采样 103

5.5.2 贝叶斯重要性采样 103

5.5.3 SIS滤波器 104

5.5.4 Bootstrap/SIR滤波器 105

5.5.5 粒子滤波算法通用流程 107

5.6 粒子滤波仿真实例 108

5.6.1 一维系统建模 108

5.6.2 一维系统仿真 108

5.6.3 数据分析 112

5.7 小结 118

5.8 参考文献 118

第6章 改进粒子滤波算法 119

6.1 基本粒子滤波存在的问题 119

6.2 建议密度函数 120

6.3 EPF算法 120

6.4 UPF算法 122

6.5 PF、EPF、UPF综合仿真对比 124

6.6 小结 137

6.7 参考文献 138

第7章 粒子滤波在目标跟踪中的应用 139

7.1 目标跟踪过程描述 139

7.2 单站单目标跟踪系统建模 140

7.3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序 142

7.3.1 基于距离的系统模型 142

7.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序 143

7.4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 149

7.4.1 纯方位目标跟踪系统模型 149

7.4.2 纯方位跟踪系统仿真程序 150

7.5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 153

7.5.1 多站纯方位目标跟踪系统模型 153

7.5.2 多站纯方位跟踪系统仿真程序 155

7.6 非高斯模型下粒子滤波跟踪仿真 160

7.7 小结 166

第8章 粒子滤波在电池寿命估计中的应用 167

8.1 电池寿命课题背景 167

8.2 电池寿命预测模型 169

8.2.1 以容量衰减为基础的储存寿命模型 169

8.2.2 以阻抗增加、功率衰退为基础的储存寿命模型 171

8.2.3 以阻抗增加、功率衰退为基础的循环寿命模型 171

8.2.4 以容量衰减为基础的循环寿命模型 172

8.3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序 172

8.4 小结 179

8.5 参考文献 179

第9章 Simulink仿真 180

9.1 Simulink概述 180

9.1.1 Simulink启动 180

9.1.2 Simulink仿真设置 181

9.1.3 Simulink模块库简介 186

9.2 S函数 190

9.2.1 S函数原理 190

9.2.2 S函数的控制流程 193

9.3 目标跟踪的Simulink仿真 194

9.3.1 状态方程和观测方程的Simulink建模 194

9.3.2 基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用 197

9.4 小结 204

 

丛书名 ：高等学校电子信息类教材

作 译 者：王正林等

出版时间：2017-05    千 字 数：660

版    次：01-01    页    数：412

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121313158     

换    版：

所属分类：教育 >> 本科研究生 >> 自动化类

纸质书定价：￥59.0  

本书从应用角度出发，系统地介绍了MATLAB/Simulink及其在自动控制中的应用。内容包括自动控制系统与仿真基础知识、MATLAB计算及仿真基础、Simulink仿真基础、控制系统数学模型、时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法、控制系统校正与综合、线性系统状态空间分析、线性系统状态空间设计、非线性系统、离散控制系统、优控制等。各章通过精心设计的应用实例、综合实例和习题来帮助读者理解和掌握自动控制原理以及MATLAB/Simulink相关功能和工具的使用。

 

 

目    录

 

第1章  自动控制系统与仿真概述    1

 

1.1  引言    1

 

1.2  自动控制系统基本概念    1

 

1.2.1  开环控制系统与闭环控制系统    2

 

1.2.2  闭环控制系统组成结构    3

 

1.2.3  反馈控制系统品质要求    4

 

1.3  自动控制系统分类    4

 

1.3.1  线性系统和非线性系统    5

 

1.3.2  离散系统和连续系统    5

 

1.3.3  恒值系统和随动系统    6

 

1.4  控制系统仿真基本概念    6

 

1.4.1  计算机仿真基本概念    7

 

1.4.2  控制系统仿真    8

 

1.4.3  控制系统计算机仿真基本过程    9

 

1.4.4  计算机仿真技术发展趋势    9

 

1.5  MATLAB/Simulink下的控制系统仿真    10

 

1.5.1  MATLAB适合控制系统仿真的特点    10

 

1.5.2  Simulink适合控制系统仿真的特点    10

 

1.6  MATLAB中控制相关的工具箱    11

 

1.7  Python中控制系统相关的包    13

 

1.7.1  Python与MATLAB对比    14

 

1.7.2  Python的控制系统包    14

 

第2章  MATLAB计算基础    15

 

2.1  引言    15

 

2.2  MATLAB概述    15

 

2.2.1  MATLAB发展历程    15

 

2.2.2  MATLAB系统构成    16

 

2.2.3  MATLAB 常用工具箱    17

 

2.3  MATLAB桌面操作环境    17

 

2.3.1  MATLAB启动和退出    17

 

2.3.2  MATLAB命令行窗口    18

 

2.3.3  MATLAB工作区    19

 

2.3.4  MATLAB文件管理    20

 

2.3.5  MATLAB帮助使用    20

 

2.4  MATLAB数值计算    21

 

2.4.1  MATLAB数值类型    21

 

2.4.2  矩阵运算    23

 

2.5  关系运算和逻辑运算    26

 

2.6  符号运算    27

 

2.6.1  符号运算基础    27

 

2.6.2  控制系统中常用的符号运算    28

 

2.7  复数和复变函数运算    29

 

2.7.1  复数运算基础    29

 

2.7.2  拉普拉斯变换及反变换    32

 

2.7.3  Z变换及其反变换    33

 

2.8  MATLAB常用绘图命令    35

 

2.9  MATLAB程序设计    38

 

2.9.1  MATLAB程序类型    38

 

2.9.2  MATLAB程序流程控制    39

 

2.9.3  MATLAB程序基本设计原则    41

 

第3章  Simulink仿真    42

 

3.1  引言    42

 

3.2  Simulink仿真概述    42

 

3.2.1  Simulink的启动与退出    43

 

3.2.2  Simulink建模仿真    44

 

3.3  Simulink的模块库简介    46

 

3.3.1  Simulink模块库分类    46

 

3.3.2  控制系统仿真中常用的模块    47

 

3.3.3  控制系统仿真中常用的Blockset    48

 

3.4  Simulink功能模块的处理    49

 

3.4.1  Simulink模块参数设置    49

 

3.4.2  Simulink模块的基本操作    50

 

3.4.3  Simulink模块间的连线处理    51

 

3.5  Simulink仿真设置    52

 

3.5.1  仿真器参数设置    52

 

3.5.2  工作空间数据导入/导出设置    55

 

3.6  Simulink仿真举例    56

 

3.7  Simulink自定义功能模块    65

 

3.7.1  自定义功能模块的创建    65

 

3.7.2  自定义功能模块的封装    65

 

3.8  S函数设计与应用    67

 

3.8.1  S函数设计模板    67

 

3.8.2  S函数设计举例    69

 

第4章  控制系统数学模型    73

 

4.1  引言    73

 

4.2  动态过程微分方程描述    73

 

4.3  拉氏变换与控制系统模型    76

 

4.4  数学模型描述    78

 

4.4.1  传递函数模型    78

 

4.4.2  零极点形式的数学模型    79

 

4.4.3  状态空间模型    80

 

4.5  MATLAB/Simulink在模型中的应用    80

 

4.5.1  多项式处理相关的函数    80

 

4.5.2  建立传递函数相关的函数    81

 

4.5.3  建立零极点形式的数学模型相关函数    82

 

4.5.4  建立状态空间模型相关的函数    82

 

4.5.5  Simulink中的控制系统模型表示    83

 

4.5.6  Simulink中模型与状态空间模型的转化    84

 

4.5.7  应用实例    84

 

4.6  系统模型转换及连接    88

 

4.6.1  模型转换    88

 

4.6.2  模型连接    90

 

4.6.3  模型连接的MATLAB实现    91

 

4.7  非线性数学模型的线性化    93

 

4.8  综合实例及MATLAB/Simulink应用    94

 

习题    98

 

第5章  时域分析法    100

 

5.1  引言    100

 

5.2  时域响应分析    100

 

5.2.1  典型输入    100

 

5.2.2  线性系统时域响应一般求法    102

 

5.2.3  时域响应性能指标    103

 

5.2.4  一阶和二阶系统的时域响应    104

 

5.2.5  高阶系统的时域分析    108

 

5.3  MATLAB/Simulink在时域分析中的应用    110

 

5.3.1  时域分析中MATLAB函数的应用    110

 

5.3.2  时域响应性能指标求取    114

 

5.3.3  二阶系统参数对时域响应性能的影响    117

 

5.3.4  改善系统时域响应性能的一些措施    120

 

5.3.5  LTI Viewer应用    124

 

5.4  稳定性分析    128

 

5.4.1  稳定性基本概念    128

 

。。。。

作 译 者：黄小平,王岩

出版时间：2015-06    千 字 数：264

版    次：01-01    页    数：188

开    本：16(185*260)

装    帧：

I S B N ：9787121263101     

换    版：

所属分类：科技 >> 通信与网络 >> 信号与信息处理

纸质书定价：￥39.8 

 

 

本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设计方法。

 

 

 

目    录

 

第1章  绪论    1

 

1.1  滤波的基础知识    1

 

1.2  Kalman滤波的背景    1

 

1.3  Kalman滤波的发展过程    2

 

1.4  Kalman滤波的应用领域    4

 

第2章  MATLAB仿真基础    6

 

2.1  MATLAB简介    6

 

2.1.1  MATLAB发展历史    6

 

2.1.2  MATLAB 7.1的系统简介    7

 

2.1.3  M文件编辑器的使用    10

 

2.2  数据类型和数组    12

 

2.2.1  数据类型概述    12

 

2.2.2  数组的创建    13

 

2.2.3  数组的属性    15

 

2.2.4  数组的操作    16

 

2.2.5  结构体和元胞数组    19

 

2.3  程序设计    21

 

2.3.1  条件语句    21

 

2.3.2  循环语句    23

 

2.3.3  函数    25

 

2.3.4  画图    27

 

2.4  小结    29

 

第3章  线性Kalman滤波    30

 

3.1  Kalman滤波原理    30

 

3.1.1  射影定理    30

 

3.1.2  Kalman滤波器    33

 

3.1.3  Kalman滤波的参数处理    37

 

3.2  Kalman滤波在温度测量中的应用    39

 

3.2.1  原理介绍    39

 

3.2.2  MATLAB仿真程序    42

 

3.3  Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用    44

 

3.3.1  状态方程的建立    44

 

3.3.2  MATLAB仿真程序    47

 

3.4  Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用    50

 

3.4.1  原理介绍    50

 

3.4.2  MATLAB仿真程序    53

 

3.5  Kalman滤波在石油地震勘探中的应用    55

 

3.5.1  石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理    55

 

3.5.2  石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现    57

 

3.5.3  MATLAB仿真程序    58

 

3.6  Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用    60

 

3.6.1  视频图像处理的基本方法    61

 

3.6.2  Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用    68

 

3.6.3  目标检测MATLAB程序    70

 

3.6.4  Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序    72

 

丛书名 ：IT工程师宝典

作 译 者：包子阳,余继周

出版时间：2016-08    千 字 数：280

版    次：01-01    页    数：204

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121296161     

换    版：

所属分类：科技 >> 通信与网络 >> 信号与信息处理

纸质书定价：￥39.0

本书介绍8种智能优化算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出MATLAB仿真实例。这些算法在众多领域得到了成功应用。

 

 

目    录

 

第1章  概述    1

 

     1.1  进化类算法    2

 

     1.2  群智能算法    3

 

     1.3  模拟退火算法    5

 

     1.4  禁忌搜索算法    5

 

     1.5  神经网络算法    6

 

     参考文献    6

 

第2章  遗传算法    9

 

     2.1  遗传算法简介    9

 

     2.2  遗传算法理论    10

 

     2.2.1  遗传算法的生物学基础    10

 

     2.2.2  遗传算法的基本概念    11

 

     2.2.3  标准遗传算法    14

 

     2.2.4  遗传算法的特点    14

 

     2.2.5  遗传算法的改进方向    15

 

     2.3  遗传算法流程    16

 

     2.4  关键参数说明    17

 

     2.5  MATLAB仿真实例    18

 

     参考文献    30

 

第3章  差分进化算法    31

 

     3.1  引言    31

 

     3.2  差分进化算法理论    32

 

     3.2.1  差分进化算法原理    32

 

     3.2.2  差分进化算法的特点    32

 

     3.3  差分进化算法种类    33

 

     3.3.1  基本差分进化算法    33

 

     3.3.2  差分进化算法的其他形式    35  

 

     3.3.3  改进的差分进化算法    35

 

     3.4  差分进化算法流程    36

 

     3.5  关键参数的说明    37

 

     3.6  MATLAB仿真实例    39

 

     参考文献    50

 

第4章  免疫算法    53

 

     4.1  引言    53

 

     4.2  免疫算法理论    54

 

     4.2.1  生物免疫系统    54

 

     4.2.2  免疫算法概念    56

 

     4.2.3  免疫算法的特点    57

 

     4.2.4  免疫算法算子    57

 

     4.3  免疫算法种类    61

 

     4.3.1  克隆选择算法    61

 

     4.3.2  免疫遗传算法    61

 

     4.3.3  反向选择算法    62

 

     4.3.4  疫苗免疫算法    62

 

     4.4  免疫算法流程    62

 

     4.5  关键参数说明    64

 

     4.6  MATLAB仿真实例    65

 

     参考文献    78

 

第5章  蚁群算法    81

 

     5.1  引言    81

 

     5.2  蚁群算法理论    82

 

     5.2.1  真实蚁群的觅食过程    82

 

     5.2.2  人工蚁群的优化过程    84

 

     5.2.3  真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同    84

 

     5.2.4  蚁群算法的特点    85

 

     5.3  基本蚁群算法及其流程    86

 

     5.4  改进的蚁群算法    88

 

     5.4.1  精英蚂蚁系统    89 

 

     5.4.2  大小蚂蚁系统    89

 

     5.4.3  基于排序的蚁群算法    89

 

     5.4.4  自适应蚁群算法    90

 

     5.5  关键参数说明    91

 

     5.6  MATLAB仿真实例    93

 

     参考文献    101

 

第6章  粒子群算法    103

 

     6.1  引言    103

 

     6.2  粒子群算法理论    104

 

     6.2.1  粒子群算法描述    104

 

     6.2.2  粒子群算法建模    105

 

     6.2.3  粒子群算法的特点    105

 

     6.3  粒子群算法种类    106

 

     6.3.1  基本粒子群算法    106

 

     6.3.2  标准粒子群算法    106

 

     6.3.3  压缩因子粒子群算法    107

 

     6.3.4  离散粒子群算法    108

 

     6.4  粒子群算法流程    108

 

     6.5  关键参数说明    109

 

     6.6  MATLAB仿真实例    112

 

     参考文献    122

 

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《现代信号处理与控制系统理论基础》 内容梗概： 本书深入探讨了现代信号处理与控制系统领域的核心理论与关键技术，旨在为读者构建一个扎实的理论框架，并引导其掌握实际应用的方法。全书共分为三个主要部分：第一部分聚焦于先进的滤波理论，第二部分深入剖析了智能优化算法的原理与实践，第三部分则将理论知识与 MATLAB 仿真紧密结合，通过丰富的案例分析，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：先进滤波理论——洞悉数据背后的真相 本部分是全书的理论基石，着重介绍了两种在现代工程领域不可或缺的滤波技术：卡尔曼滤波和粒子滤波。 第一章：卡尔曼滤波原理与实践 引言： 信号与噪声的博弈是信号处理和控制领域永恒的主题。如何从充满噪声的观测数据中提取出真实、准确的状态信息，是实现精确估计和有效控制的关键。卡尔曼滤波作为一种最优线性滤波器，凭借其高效性和准确性，在导航、跟踪、经济预测等众多领域得到广泛应用。本章将系统地介绍卡尔曼滤波的基本原理、数学模型以及在不同场景下的实现方法。 基础概念回顾： 随机变量与概率分布： 深入理解随机变量的概念，掌握常用概率分布（如高斯分布）的特性，为后续理解滤波器的概率模型奠定基础。 状态空间模型： 详细阐述线性离散时间系统和线性连续时间系统的状态空间表示方法，这是卡尔曼滤波推导的出发点。包括状态向量、状态转移矩阵、控制输入矩阵、过程噪声协方差矩阵等关键要素的定义与意义。 观测模型： 介绍线性观测模型，包括观测矩阵、观测噪声协方差矩阵等，用于描述系统状态与观测值之间的关系。 白噪声与高斯白噪声： 区分不同类型的噪声，重点理解高斯白噪声的统计特性及其在滤波理论中的重要作用。 卡尔曼滤波器的推导与原理： 最小均方误差（MMSE）准则： 解释MMSE准则作为最优估计准则的由来，说明卡尔曼滤波器正是基于此准则推导而来。 预测（ a priori ）阶段： 详细推导状态预测方程和预测误差协方差方程。解释如何在当前时刻的估计值基础上，利用系统模型预测下一时刻的状态，以及预测的置信度如何随时间传播。 更新（ a posteriori ）阶段： 详细推导状态更新方程和更新误差协方差方程。引入观测值，并解释如何通过结合预测信息和观测信息，对状态进行修正，获得更优的后验估计。 卡尔曼增益： 重点讲解卡尔曼增益的计算与意义。阐述卡尔曼增益在多大程度上信任预测值，又多大程度上信任观测值，是根据两者的不确定性（误差协方差）动态调整的。 递推性质： 强调卡尔曼滤波器的递推特性，即只需要存储前一时刻的状态估计值和误差协方差，无需存储全部历史数据，大大降低了计算和存储的复杂度。 卡尔曼滤波器的扩展与变种： 扩展卡尔曼滤波器（EKF）： 针对非线性系统，介绍EKF如何通过泰勒级数展开进行线性化，实现对非线性系统的近似最优估计。分析EKF的优点、缺点以及其收敛性问题。 无迹卡尔曼滤波器（UKF）： 介绍UKF利用一组确定的采样点（sigma点）来近似后验概率分布，相比EKF，UKF在处理强非线性系统时通常表现更佳，且无需计算雅可比矩阵，具有更高的鲁棒性。 其他变种： 简要介绍一些其他的卡尔曼滤波变种，如容积卡尔曼滤波器（CKF）等，并说明其适用的场景。 卡尔曼滤波器的应用实例： 目标跟踪： 详细讲解卡尔曼滤波器在单目标和多目标跟踪中的应用，包括如何处理杂波、目标丢失等问题。 导航系统： 分析卡尔曼滤波器在惯性导航、GPS/INS组合导航中的关键作用，如何融合多源信息提高定位精度。 状态估计： 讨论在电力系统、通信系统、机器人等领域中，利用卡尔曼滤波器进行状态参数的实时估计。 噪声抑制： 阐述卡尔曼滤波作为一种有效的信号去噪工具，如何在音频、图像等领域应用。 实现要点与注意事项： 模型选择与参数辨识： 强调准确的状态空间模型和观测模型对滤波效果至关重要，介绍参数辨识的方法。 噪声协方差的设置： 讨论过程噪声和观测噪声协方差矩阵的合理设置对滤波性能的影响。 数值稳定性： 指出卡尔曼滤波器在实际计算中可能遇到的数值稳定性问题，并介绍一些改进措施。 初始化： 讨论滤波器的初始状态估计和初始误差协方差的设置。 第二章：粒子滤波原理与实践 引言： 卡尔曼滤波器在处理线性高斯系统时表现优异，但当系统模型或噪声分布呈非线性或非高斯时，其性能会显著下降。粒子滤波（Sequential Monte Carlo）作为一种强大的非参数滤波方法，能够处理任意非线性、非高斯系统，并在许多复杂场景下取得了显著的成功，例如机器人定位、视觉跟踪、语音识别等。本章将深入剖析粒子滤波的核心思想、算法流程及其实现细节。 蒙特卡洛方法与重要性采样： 蒙特卡洛方法： 介绍利用随机抽样来近似计算复杂积分和概率分布的思想。 重要性采样（Importance Sampling）： 详细阐述重要性采样原理，说明如何从一个易于抽样的提议分布（proposal distribution）中抽取样本，并对样本进行加权，从而逼近目标分布。 粒子滤波的核心思想： 概率密度函数的表示： 粒子滤波用一组带权重的“粒子”（样本）来近似表示系统状态的后验概率密度函数，粒子的数量越多，近似的精度越高。 Sequential Monte Carlo (SMC)： 强调粒子滤波的序列性，即在每个时间步，利用前一时刻的粒子集来预测和更新当前时刻的粒子集，实现状态的递推估计。 粒子滤波的算法流程： 初始化（ t = 0 ）： 介绍如何根据先验知识或初始观测，生成初始粒子集，并赋予相应的权重。 预测（ Prediction ）： 描述如何利用系统模型，将上一时刻的粒子集映射到当前时刻，生成预测粒子集。 更新（ Update ）： 讲解如何根据当前时刻的观测值，利用似然函数（likelihood function）来计算每个预测粒子的权重。 重采样（ Resampling ）： 详细阐述重采样（Resampling）的必要性与重要性。解释当粒子权重分布不均时，会出现“样本贫化”现象，重采样能够通过有放回地抽取粒子来重新分配权重，使得高权重的粒子被复制，低权重的粒子被淘汰，从而避免样本贫化，提高滤波效率。介绍几种常见的重采样方法，如多项式重采样、阶梯重采样等。 迭代： 说明整个过程在每个时间步循环进行。 粒子滤波器的设计关键： 提议分布（ Proposal Distribution ）的选择： 讨论提议分布对粒子滤波性能的影响。最优的提议分布是后验分布本身，但这通常难以获得。介绍几种常用的提议分布，如“前向提议分布”（Forward Proposal）和“后向提议分布”（Backward Proposal），以及它们各自的优缺点。 粒子数的选择： 权衡计算复杂度与估计精度，选择合适的粒子数量。 系统模型与观测模型： 强调准确的模型对于粒子滤波的有效性至关重要。 似然函数的设计： 如何根据观测噪声的统计特性来设计准确的似然函数。 粒子滤波器的变种与改进： 辅助粒子滤波器（Auxiliary Particle Filter, APF）： 介绍APF如何通过引入一个辅助变量来改进提议分布，提高重采样效率。 退化粒子滤波器（Degenerate Particle Filter）： 介绍其原理和适用场景。 退化粒子滤波器（Rao-Blackwellized Particle Filter, RBPF）： 当系统模型中存在部分线性或高斯成分时，RBPF可以利用卡尔曼滤波器来处理这部分，从而减少粒子数量，提高效率。 粒子滤波器的应用实例： 机器人SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 详细讲解粒子滤波器在构建环境地图同时进行自身定位中的应用，特别是在非结构化和动态环境中。 视觉跟踪： 分析粒子滤波器在目标检测与跟踪中的作用，如何处理目标的外观变化、遮挡等复杂情况。 语音信号处理： 讨论粒子滤波器在语音识别、声源分离等领域的应用。 金融建模： 探讨粒子滤波器在金融市场预测、风险评估等方面的潜力。 实现要点与挑战： 计算效率： 粒子滤波通常需要大量的粒子，计算量较大，如何提高计算效率是研究的重点。 “维度灾难”： 随着状态空间的维度增加，所需的粒子数量呈指数增长，这是粒子滤波面临的挑战。 模型不确定性： 当模型存在误差时，滤波器的性能可能会受到影响。 收敛性分析： 粒子滤波的理论收敛性分析相对复杂。 第二部分：智能优化算法——驾驭复杂决策的利器 本部分将目光投向一系列强大的智能优化算法，它们能够有效地解决那些传统优化方法难以处理的复杂、非线性、多模态问题。 第三章：智能优化算法及其 MATLAB 实现 引言： 在科学研究和工程应用中，我们经常面临在巨大的搜索空间中寻找最优解的任务，例如设计最佳参数、规划最优路径、调度资源等。许多实际问题具有非线性、非凸、多模态等特征，使得传统的解析方法或梯度下降法难以奏词。智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火算法等，模拟自然界中的进化、群体行为或物理退火过程，能够全局性地搜索最优解，表现出强大的鲁棒性和适用性。本章将介绍几种主流的智能优化算法的原理，并结合 MATLAB 语言，展示其实现方法和应用技巧。 优化问题分类： 连续优化与离散优化： 区分两种基本的优化问题类型。 约束优化与无约束优化： 讨论优化问题是否受到约束条件的影响。 单目标优化与多目标优化： 介绍不同数量目标函数的优化问题。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 生物进化启示： 介绍遗传算法模拟自然选择和遗传机制的思想，即“适者生存，优胜劣汰”。 核心概念： 染色体（Chromosome）： 如何编码问题的解。 种群（Population）： 多个候选解的集合。 适应度函数（Fitness Function）： 评价解的好坏。 选择（Selection）： 根据适应度选择父代个体。 交叉（Crossover）： 模拟基因重组，产生新的后代。 变异（Mutation）： 引入随机性，防止早熟收敛。 算法流程： 详细阐述遗传算法的迭代过程。 MATLAB 实现： `ga` 函数详解： 介绍 MATLAB 优化工具箱中 `ga` 函数的参数设置，如种群大小、交叉算子、变异算子、选择算子、终止条件等。 自定义适应度函数： 如何为具体问题编写适应度函数。 约束处理： 介绍 `ga` 函数处理约束的方法。 案例分析： 通过具体工程问题（如函数优化、参数寻优）演示 `ga` 函数的使用。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 鸟群觅食行为启示： 介绍 PSO 模拟鸟群在空中搜索食物时，个体通过跟随最佳个体和自身最佳经验来共同搜索最优解的思想。 核心概念： 粒子（Particle）： 搜索空间中的一个候选解。 速度（Velocity）： 粒子的移动方向和速度。 位置（Position）： 粒子当前的解。 个体极值（Personal Best, pbest）： 粒子自身经历过的最优位置。 全局极值（Global Best, gbest）： 整个种群迄今为止找到的最优位置。 惯性权重（Inertia Weight）： 控制粒子保持原有运动趋势的能力。 认知因子（Cognitive Coefficient）： 控制粒子向自身最优位置学习的程度。 社会因子（Social Coefficient）： 控制粒子向全局最优位置学习的程度。 算法流程： 详细阐述 PSO 的迭代更新过程。 MATLAB 实现： 自定义 PSO 函数： 介绍如何利用 MATLAB 编写 PSO 算法，或使用社区提供的 PSO 工具箱。 参数调整： 讨论惯性权重、认知因子、社会因子等参数对 PSO 性能的影响。 收敛性分析： 简要提及 PSO 的收敛性条件。 案例分析： 通过具体问题（如函数优化、工程参数优化）展示 PSO 的应用。 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）： 固体退火过程启示： 介绍 SA 模拟固体在高温下分子随机运动，随着温度降低逐渐趋于稳定有序状态的过程，用于在搜索过程中避免陷入局部最优。 核心概念： 当前状态（Current State）： 当前的解。 新状态（New State）： 通过随机扰动生成的新解。 温度（Temperature）： 控制接受恶劣解的概率。 接受概率（Acceptance Probability）： Metropolis准则，根据能量差和温度决定是否接受新状态。 降温调度（Cooling Schedule）： 温度如何随时间降低。 算法流程： 详细阐述 SA 的迭代过程。 MATLAB 实现： 自定义 SA 函数： 演示如何用 MATLAB 实现 SA 算法。 降温策略： 讨论不同的降温策略（如指数冷却、线性冷却）对性能的影响。 案例分析： 通过具体问题（如旅行商问题、组合优化问题）展示 SA 的应用。 其他智能优化算法简介： 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 模拟蚂蚁在寻找食物过程中通过释放信息素来指导搜索的机制，适用于解决路径规划等问题。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）： 模拟蜜蜂的觅食行为，进行全局和局部搜索。 差分进化算法（Differential Evolution, DE）： 一种简单而强大的进化算法，通过向量差进行变异和交叉。 智能优化算法的通用性与局限性： 全局搜索能力： 智能优化算法通常具有良好的全局搜索能力，不易陷入局部最优。 鲁棒性： 对问题的特性不敏感，适用于各种复杂问题。 计算复杂度： 算法的收敛速度和计算量可能较高，尤其是在高维问题上。 参数依赖性： 算法的性能往往对参数的选择较为敏感。 “黑箱”模型： 算法内部的搜索过程往往难以解释。 实际应用中的策略： 算法选择： 如何根据问题的特性选择合适的智能优化算法。 参数调优： 经验性地或通过实验来优化算法参数。 与其他方法的结合： 例如，将智能优化算法与局部搜索方法结合，以提高收敛速度和精度。 多目标优化： 介绍处理多目标优化问题的策略，如Pareto最优解集。 第三部分：MATLAB 仿真与实践——理论付诸行动 本部分将前两部分的理论知识与 MATLAB 仿真工具相结合，通过大量的实际案例，帮助读者掌握如何将滤波理论和优化算法应用于解决实际工程问题。 第四章：MATLAB 仿真环境与基础 引言： MATLAB 作为一种强大的数值计算和可视化软件，已成为科学研究和工程计算的标准工具。掌握 MATLAB 的基本操作和常用工具箱，是实现理论模型仿真的关键。本章将对 MATLAB 的基础知识进行回顾，并重点介绍与信号处理、控制系统和优化相关的常用工具箱。 MATLAB 基础回顾： 工作空间与命令窗口： 基本操作界面介绍。 变量与数据类型： 向量、矩阵、多维数组等。 基本运算： 数值运算、逻辑运算、矩阵运算。 函数与脚本： 编写可重用代码。 绘图与可视化： `plot`, `figure`, `subplot` 等函数的使用，以及多维数据的可视化方法。 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）： 信号生成与操作： 生成各种类型的信号（正弦波、噪声等），信号滤波、卷积、相关等。 频谱分析： `fft`, `ifft`, `periodogram` 等函数，用于分析信号的频率成分。 滤波器设计： `butter`, `cheby1`, `fir1` 等函数，用于设计数字滤波器（IIR和FIR）。 滤波器分析： `freqz`, `fvtool` 等函数，用于分析滤波器的频率响应和时域响应。 控制系统工具箱（Control System Toolbox）： 系统表示： 状态空间模型、传递函数模型、零极点模型等。 系统分析： 根轨迹、Bode图、Nyquist图、瞬态响应分析等。 控制器设计： PID控制器、状态反馈控制器等的设计。 离散时间系统： 离散化、Z变换等。 优化工具箱（Optimization Toolbox）： 无约束优化： `fminunc`, `fminsearch` 等函数。 约束优化： `fmincon` 函数，处理线性、非线性约束。 线性规划： `linprog` 函数。 二次规划： `quadprog` 函数。 全局优化： `ga`, `particleswarm`, `simulanneal` 等函数（与本章前面介绍的优化算法相呼应）。 Simulink 仿真环境： 模型搭建： 利用模块化结构搭建动态系统模型。 信号流与连接： 理解信号在模块之间的传递。 常用模块： 源模块、数学运算模块、逻辑模块、示波器模块等。 仿真运行与参数设置： 步长、终止时间等。 高级功能： MATLAB Function 模块、Stateflow 等。 第五章：滤波理论的 MATLAB 仿真实例 本章将前面介绍的卡尔曼滤波和粒子滤波理论，通过具体的 MATLAB 代码实现和仿真演示。 卡尔曼滤波器 MATLAB 仿真： 线性系统状态估计： 模拟一个简单的线性系统，观测带有高斯噪声的数据，使用卡尔曼滤波器进行状态估计，并可视化真实状态、观测值和估计值。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）仿真： 针对一个非线性系统（如非线性二体轨道问题），使用 EKF 进行状态估计，并分析其性能。 无迹卡尔曼滤波器（UKF）仿真： 针对同一非线性系统，使用 UKF 进行状态估计，并与 EKF 的结果进行比较。 目标跟踪仿真： 模拟多个运动目标，使用卡尔曼滤波器进行目标跟踪，处理目标运动模型的不确定性和观测噪声。 噪声抑制仿真： 在含有噪声的信号中应用卡尔曼滤波器进行信号去噪，并对比滤波前后的信号质量。 粒子滤波器 MATLAB 仿真： 非线性非高斯系统状态估计： 模拟一个非线性、非高斯噪声的系统，使用粒子滤波器进行状态估计，展示其在复杂场景下的能力。 机器人定位（Particle Filter SLAM）： 搭建一个简化的机器人室内定位场景，利用粒子滤波器实现机器人的定位和地图构建。 目标跟踪（Particle Filter Tracking）： 针对目标外观变化、遮挡等复杂情况，利用粒子滤波器进行目标跟踪，并展示其鲁棒性。 粒子数、提议分布对性能的影响： 通过实验，分析不同粒子数量和不同提议分布对粒子滤波精度的影响。 重采样策略比较： 比较不同重采样方法（如多项式重采样、阶梯重采样）在粒子滤波中的效果。 第六章：智能优化算法的 MATLAB 仿真实例 本章将介绍的智能优化算法，通过 MATLAB 代码实现和实际问题求解。 遗传算法 MATLAB 仿真： 函数优化： 使用 `ga` 函数求解经典的函数优化问题，如 Rosenbrock 函数、Rastrigin 函数，并分析其全局搜索能力。 工程参数优化： 模拟一个简单的工程设计问题（如桥梁截面设计），利用遗传算法优化设计参数，以满足性能要求并最小化成本。 组合优化问题： 演示遗传算法在旅行商问题（TSP）中的应用。 粒子群优化 MATLAB 仿真： 函数优化： 使用自定义的 PSO 函数或 `particleswarm` 函数求解复杂的函数优化问题，并与遗传算法进行对比。 神经网络训练： 将 PSO 应用于训练神经网络的权重，以提高模型的精度。 参数辨识： 针对一个动力学模型，利用 PSO 辨识模型的未知参数。 模拟退火算法 MATLAB 仿真： 函数优化： 使用 SA 算法解决多峰函数优化问题，展示其避免局部最优的能力。 组合优化问题： 演示 SA 算法在求解调度问题或图着色问题中的应用。 智能优化算法的应用组合： 滤波器的参数优化： 结合卡尔曼滤波器或粒子滤波器，利用智能优化算法来优化滤波器的关键参数（如噪声协方差矩阵、粒子数量等），以获得最佳的滤波性能。 控制系统参数整定： 将智能优化算法应用于 PID 控制器或其他控制器的参数整定，以优化系统的动态响应。 模型选择与评估： 性能指标： 如何定量评估滤波算法（如均方误差、精度）和优化算法（如收敛速度、最优解质量）的性能。 鲁棒性测试： 在不同噪声水平、模型参数变化等条件下，测试算法的鲁棒性。 总结与展望： 本书通过深入的理论阐述、详细的算法剖析和丰富的 MATLAB 仿真实例，全面介绍了现代信号处理与控制系统中的关键理论与技术。读者将不仅能够理解卡尔曼滤波和粒子滤波的数学原理，掌握智能优化算法的全局搜索思想，更能通过动手实践，将这些强大的工具应用于解决实际工程问题。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实践指导，鼓励其在更广泛的领域探索和创新。未来的研究方向可能包括混合滤波算法、自适应优化策略、以及将这些技术应用于更复杂的分布式系统和人工智能领域。 适用人群： 高等院校自动化、电子信息、通信工程、计算机科学等专业的本科生、硕士研究生。 从事信号处理、控制系统设计、数据分析、机器学习等领域的工程师和研究人员。 对现代滤波技术和智能优化算法感兴趣的自学者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我购买这套书，主要是冲着“粒子滤波”这个概念去的。我一直对那些能处理非线性、非高斯系统的方法很感兴趣，因为现实世界中的很多问题，比如目标跟踪、传感器融合等，都很难用简单的线性模型来描述。粒子滤波的引入，就像是为我打开了一扇新世界的大门。书里面对粒子滤波的讲解非常细致，从蒙特卡洛方法的基础，到粒子滤波的各种变种，比如SIR、PF等，都有详细的介绍。更让我惊喜的是，它并没有停留在理论层面，而是花了大量的篇幅讲述了如何用MATLAB来实现这些算法。我跟着书中的代码，尝试着去实现了一个简单的粒子滤波跟踪器，虽然一开始遇到了一些困难，但通过反复阅读和调试，最终还是成功了。这种从理论到实践的无缝衔接，对于我这样一个希望将前沿技术应用于实际项目的人来说，是极其宝贵的。它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么做”，让我对处理复杂系统有了更强的信心。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的角度来看，这本书最大的价值在于它将“理论”与“实践”完美地融合在了一起。我常常遇到这样的情况：阅读了很多关于某种算法的理论介绍，但当自己动手去实现的时候，却发现处处碰壁，不知道如何下手。这本书的作者似乎深谙此道，他们在讲解卡尔曼滤波、粒子滤波和智能优化算法的原理时，既保持了数学上的严谨性，又使用了易于理解的语言和图示，让复杂的概念变得触手可及。而更关键的是，每一个重要的算法都配有详细且可运行的MATLAB仿真代码。我跟着这些代码，一步步地构建自己的模型，调试参数，观察结果。我甚至会尝试修改代码，来探索不同参数对滤波效果的影响，或者尝试将不同的优化算法应用于同一问题，进行对比。这种“学以致用”的学习过程，让我对这些算法的理解更加深刻，也极大地增强了我解决实际问题的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《卡尔曼滤波原理及应用+粒子滤波原理及应用 MATLAB仿真+智能优化算法及其MATLAB实》的书，我入手有一段时间了，虽然书名听起来像是技术性很强的硬核读物，但实际上，它在我日常的学习和工作中起到了相当大的作用，尤其是在数据处理和模型构建方面。我之前在做一些信号处理的项目时，经常会遇到噪声干扰的问题，传统的一些滤波方法效果并不理想，特别是当噪声的统计特性不够明确的时候，就显得力不从心了。卡尔曼滤波的章节，深入浅出地讲解了其核心思想，包括状态空间模型、预测更新过程等等，让我对如何有效抑制噪声有了全新的认识。书中的例子很多，而且都是基于MATLAB实现的，这对于我这种动手能力比较强的人来说，简直是福音。我跟着书中的代码一步步调试，理解了卡尔曼滤波是如何在动态系统中工作的，并且能够根据实际情况调整参数，得到更优的结果。它不仅仅是理论的堆砌，更多的是一种实践的指导，让我能够快速地将理论知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这套书中的“智能优化算法”部分，真的是我近期工作中的一大亮点。我之前在处理一些复杂的优化问题时，常常会陷入局部最优解的困境，尝试了各种传统的优化方法，效果都不尽如人意。这本书的出现，让我接触到了诸如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等一系列强大的智能优化工具。算法的讲解不是那种枯燥的数学公式罗列，而是结合了很多生动的比喻和直观的解释，让我更容易理解算法的内在逻辑。而且，每一类算法都配有详细的MATLAB仿真代码，这对我来说至关重要。我可以直接将代码拿来，修改参数，应用到我自己的问题中。我尝试用遗传算法去优化我项目中的一个关键参数，结果比我之前手动调整的效果好太多了，节省了我大量的时间和精力。这本书让我意识到，智能优化算法不仅仅是学术研究的范畴，更是解决实际工程问题的有力武器，大大拓宽了我解决问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算密集型的项目很感兴趣，尤其是在需要处理大量数据和进行复杂建模的时候。这套书中的MATLAB仿真部分，无疑是我遇到的最实用、最有价值的部分之一。书中的卡尔曼滤波、粒子滤波以及智能优化算法，都提供了详细的MATLAB代码示例。这些代码不仅结构清晰，注释也十分到位，即使是对MATLAB不太熟悉的新手，也能很快上手。我特别喜欢它对每个算法的仿真过程进行的详细解读，例如如何设置仿真参数、如何评估仿真结果，甚至是如何根据仿真结果进行算法的改进。这种“手把手”的教学方式，让我能够真正地理解算法的运行机制，而不仅仅是停留在理论层面。我利用书中的卡尔曼滤波代码，成功地提升了我项目中数据采集的准确性，减少了不必要的误差。这种直接的应用价值，是我选择这套书最重要的原因之一。