卡爾曼濾波原理及應用+粒子濾波原理及應用 MATLAB仿真+智能優化算法及其MATLAB實 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• 粒子濾波
• 智能優化算法
• MATLAB
• 信號處理
• 控製係統
• 濾波算法
• 優化算法
• 數值計算
• 工程應用

店鋪： 一鍵團圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310461

商品編碼：19228444290

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310461

商品編碼：12077585689

開本：16開

齣版時間：2017-04-01頁數：1字數：1

本書主要介紹粒子濾波的基本原理及其在非綫性係統中的應用。為方便讀者快速掌握粒子濾波的精髓，本 書采用原理介紹+實例應用+MATLAB 程序仿真+中文注釋相結閤的方式，嚮讀者介紹濾波的原理和實現過程。 本書共 9章，第 1章緒論，介紹粒子濾波的發展狀況；第 2章簡略地介紹 MATLAB 算法仿真編程基礎，便於零 基礎的讀者學習後續章節介紹的原理；第3章介紹與粒子濾波相關的概率論基礎；第4章介紹濛特卡洛的基本原 理；第 5章介紹粒子濾波的基本原理；第 6章介紹粒子濾波的改進算法，主要是 EPF 算法和 UPF 算法。第 7章 和第 8章為粒子濾波在目標跟蹤、電池參數估計中的應用；第 9章為 Simulink 環境下粒子濾波器的設計。第1章 緒論 1

1.1 粒子濾波的發展曆史 1

1.2 粒子濾波的現狀及趨勢 2

1.3 粒子濾波的特點 2

1.4 粒子濾波的應用領域 3

1.5 小結 7

1.6 參考文獻 7

第2章 編程基礎 11

2.1 MATLAB簡介 11

2.1.1 MATLAB發展曆史 11

2.1.2 MATLAB 7.10的係統簡介 12

2.1.3 M-File編輯器的使用 14

2.2 數據類型和數組 15

2.2.1 數據類型概述 16

2.2.2 數組的創建 17

2.2.3 數組的屬性 18

2.2.4 數組的操作 19

2.2.5 結構體和元胞數組 22

2.3 程序設計 23

2.3.1 條件語句 24

2.3.2 循環語句 25

2.3.3 函數 26

2.3.4 畫圖 28

2.4 常用的數學函數 30

2.5 編程基礎實踐 33

2.6 小結 34

第3章 概率論與數理統計基礎 35

3.1 基本概念 35

3.1.1 隨機現象 35

3.1.2 隨機試驗 35

3.1.3 樣本空間 36

3.1.4 隨機事件、隨機變量 36

3.2 概率與頻率 37

3.2.1 相關定義 37

3.2.2 大數定律 38

3.2.3 中心極限定律 39

3.3 條件概率 39

3.3.1 相關概念 39

3.3.2 全概率公式和貝葉斯公式 40

3.4 數字特徵 41

3.5 幾個重要的概率密度函數 44

3.5.1 均勻分布 44

3.5.2 指數分布 47

3.5.3 高斯分布 47

3.5.4 伽馬分布 49

3.6 白噪聲和有色噪聲 52

3.6.1 白噪聲和有色噪聲的定義 52

3.6.2 白噪聲和有色噪聲的比較 53

3.7 小結 59

第4章 濛特卡洛原理 60

4.1 濛特卡洛概述 60

4.1.1 曆史及發展 60

4.1.2 算法引例 60

4.2 濛特卡洛方法 61

4.2.1 主要步驟 61

4.2.2 隨機數的産生 62

4.2.3 Monte Carlo方法的收斂性 63

4.2.4 Monte Carlo的應用特徵 65

4.3 模擬 65

4.3.1 物理模擬 66

4.3.2 計算機模擬 67

4.4 濛特卡洛的應用 76

4.4.1 蒲豐針實驗 76

4.4.2 定積分的計算 78

4.5 小結 85

第5章 粒子濾波原理 86

5.1 算法引例 86

5.2 係統建模 87

5.2.1 狀態方程和過程噪聲 87

5.2.2 觀測方程和測量噪聲 88

5.3 核心思想 89

5.3.1 均值思想 89

5.3.2 權重計算 90

5.4 優勝劣汰 92

5.4.1 隨機重采樣 93

5.4.2 多項式重采樣 96

5.4.3 係統重采樣 98

5.4.4 殘差重采樣 101

5.5 粒子濾波器 103

5.5.1 濛特卡洛采樣 103

5.5.2 貝葉斯重要性采樣 103

5.5.3 SIS濾波器 104

5.5.4 Bootstrap/SIR濾波器 105

5.5.5 粒子濾波算法通用流程 107

5.6 粒子濾波仿真實例 108

5.6.1 一維係統建模 108

5.6.2 一維係統仿真 108

5.6.3 數據分析 112

5.7 小結 118

5.8 參考文獻 118

第6章 改進粒子濾波算法 119

6.1 基本粒子濾波存在的問題 119

6.2 建議密度函數 120

6.3 EPF算法 120

6.4 UPF算法 122

6.5 PF、EPF、UPF綜閤仿真對比 124

6.6 小結 137

6.7 參考文獻 138

第7章 粒子濾波在目標跟蹤中的應用 139

7.1 目標跟蹤過程描述 139

7.2 單站單目標跟蹤係統建模 140

7.3 單站單目標觀測距離的係統及仿真程序 142

7.3.1 基於距離的係統模型 142

7.3.2 基於距離的跟蹤係統仿真程序 143

7.4 單站單目標純方位角度觀測係統及仿真程序 149

7.4.1 純方位目標跟蹤係統模型 149

7.4.2 純方位跟蹤係統仿真程序 150

7.5 多站單目標純方位角度觀測係統及仿真程序 153

7.5.1 多站純方位目標跟蹤係統模型 153

7.5.2 多站純方位跟蹤係統仿真程序 155

7.6 非高斯模型下粒子濾波跟蹤仿真 160

7.7 小結 166

第8章 粒子濾波在電池壽命估計中的應用 167

8.1 電池壽命課題背景 167

8.2 電池壽命預測模型 169

8.2.1 以容量衰減為基礎的儲存壽命模型 169

8.2.2 以阻抗增加、功率衰退為基礎的儲存壽命模型 171

8.2.3 以阻抗增加、功率衰退為基礎的循環壽命模型 171

8.2.4 以容量衰減為基礎的循環壽命模型 172

8.3 基於粒子濾波的電池壽命預測仿真程序 172

8.4 小結 179

8.5 參考文獻 179

第9章 Simulink仿真 180

9.1 Simulink概述 180

9.1.1 Simulink啓動 180

9.1.2 Simulink仿真設置 181

9.1.3 Simulink模塊庫簡介 186

9.2 S函數 190

9.2.1 S函數原理 190

9.2.2 S函數的控製流程 193

9.3 目標跟蹤的Simulink仿真 194

9.3.1 狀態方程和觀測方程的Simulink建模 194

9.3.2 基於S函數的粒子濾波器設計及其在跟蹤中的應用 197

9.4 小結 204

 

叢書名 ：高等學校電子信息類教材

作 譯 者：王正林等

齣版時間：2017-05    韆 字 數：660

版    次：01-01    頁    數：412

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121313158     

換    版：

所屬分類：教育 >> 本科研究生 >> 自動化類

紙質書定價：￥59.0  

本書從應用角度齣發，係統地介紹瞭MATLAB/Simulink及其在自動控製中的應用。內容包括自動控製係統與仿真基礎知識、MATLAB計算及仿真基礎、Simulink仿真基礎、控製係統數學模型、時域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法、控製係統校正與綜閤、綫性係統狀態空間分析、綫性係統狀態空間設計、非綫性係統、離散控製係統、優控製等。各章通過精心設計的應用實例、綜閤實例和習題來幫助讀者理解和掌握自動控製原理以及MATLAB/Simulink相關功能和工具的使用。

 

 

目    錄

 

第1章  自動控製係統與仿真概述    1

 

1.1  引言    1

 

1.2  自動控製係統基本概念    1

 

1.2.1  開環控製係統與閉環控製係統    2

 

1.2.2  閉環控製係統組成結構    3

 

1.2.3  反饋控製係統品質要求    4

 

1.3  自動控製係統分類    4

 

1.3.1  綫性係統和非綫性係統    5

 

1.3.2  離散係統和連續係統    5

 

1.3.3  恒值係統和隨動係統    6

 

1.4  控製係統仿真基本概念    6

 

1.4.1  計算機仿真基本概念    7

 

1.4.2  控製係統仿真    8

 

1.4.3  控製係統計算機仿真基本過程    9

 

1.4.4  計算機仿真技術發展趨勢    9

 

1.5  MATLAB/Simulink下的控製係統仿真    10

 

1.5.1  MATLAB適閤控製係統仿真的特點    10

 

1.5.2  Simulink適閤控製係統仿真的特點    10

 

1.6  MATLAB中控製相關的工具箱    11

 

1.7  Python中控製係統相關的包    13

 

1.7.1  Python與MATLAB對比    14

 

1.7.2  Python的控製係統包    14

 

第2章  MATLAB計算基礎    15

 

2.1  引言    15

 

2.2  MATLAB概述    15

 

2.2.1  MATLAB發展曆程    15

 

2.2.2  MATLAB係統構成    16

 

2.2.3  MATLAB 常用工具箱    17

 

2.3  MATLAB桌麵操作環境    17

 

2.3.1  MATLAB啓動和退齣    17

 

2.3.2  MATLAB命令行窗口    18

 

2.3.3  MATLAB工作區    19

 

2.3.4  MATLAB文件管理    20

 

2.3.5  MATLAB幫助使用    20

 

2.4  MATLAB數值計算    21

 

2.4.1  MATLAB數值類型    21

 

2.4.2  矩陣運算    23

 

2.5  關係運算和邏輯運算    26

 

2.6  符號運算    27

 

2.6.1  符號運算基礎    27

 

2.6.2  控製係統中常用的符號運算    28

 

2.7  復數和復變函數運算    29

 

2.7.1  復數運算基礎    29

 

2.7.2  拉普拉斯變換及反變換    32

 

2.7.3  Z變換及其反變換    33

 

2.8  MATLAB常用繪圖命令    35

 

2.9  MATLAB程序設計    38

 

2.9.1  MATLAB程序類型    38

 

2.9.2  MATLAB程序流程控製    39

 

2.9.3  MATLAB程序基本設計原則    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的啓動與退齣    43

 

3.2.2  Simulink建模仿真    44

 

3.3  Simulink的模塊庫簡介    46

 

3.3.1  Simulink模塊庫分類    46

 

3.3.2  控製係統仿真中常用的模塊    47

 

3.3.3  控製係統仿真中常用的Blockset    48

 

3.4  Simulink功能模塊的處理    49

 

3.4.1  Simulink模塊參數設置    49

 

3.4.2  Simulink模塊的基本操作    50

 

3.4.3  Simulink模塊間的連綫處理    51

 

3.5  Simulink仿真設置    52

 

3.5.1  仿真器參數設置    52

 

3.5.2  工作空間數據導入/導齣設置    55

 

3.6  Simulink仿真舉例    56

 

3.7  Simulink自定義功能模塊    65

 

3.7.1  自定義功能模塊的創建    65

 

3.7.2  自定義功能模塊的封裝    65

 

3.8  S函數設計與應用    67

 

3.8.1  S函數設計模闆    67

 

3.8.2  S函數設計舉例    69

 

第4章  控製係統數學模型    73

 

4.1  引言    73

 

4.2  動態過程微分方程描述    73

 

4.3  拉氏變換與控製係統模型    76

 

4.4  數學模型描述    78

 

4.4.1  傳遞函數模型    78

 

4.4.2  零極點形式的數學模型    79

 

4.4.3  狀態空間模型    80

 

4.5  MATLAB/Simulink在模型中的應用    80

 

4.5.1  多項式處理相關的函數    80

 

4.5.2  建立傳遞函數相關的函數    81

 

4.5.3  建立零極點形式的數學模型相關函數    82

 

4.5.4  建立狀態空間模型相關的函數    82

 

4.5.5  Simulink中的控製係統模型錶示    83

 

4.5.6  Simulink中模型與狀態空間模型的轉化    84

 

4.5.7  應用實例    84

 

4.6  係統模型轉換及連接    88

 

4.6.1  模型轉換    88

 

4.6.2  模型連接    90

 

4.6.3  模型連接的MATLAB實現    91

 

4.7  非綫性數學模型的綫性化    93

 

4.8  綜閤實例及MATLAB/Simulink應用    94

 

習題    98

 

第5章  時域分析法    100

 

5.1  引言    100

 

5.2  時域響應分析    100

 

5.2.1  典型輸入    100

 

5.2.2  綫性係統時域響應一般求法    102

 

5.2.3  時域響應性能指標    103

 

5.2.4  一階和二階係統的時域響應    104

 

5.2.5  高階係統的時域分析    108

 

5.3  MATLAB/Simulink在時域分析中的應用    110

 

5.3.1  時域分析中MATLAB函數的應用    110

 

5.3.2  時域響應性能指標求取    114

 

5.3.3  二階係統參數對時域響應性能的影響    117

 

5.3.4  改善係統時域響應性能的一些措施    120

 

5.3.5  LTI Viewer應用    124

 

5.4  穩定性分析    128

 

5.4.1  穩定性基本概念    128

 

。。。。

作 譯 者：黃小平,王岩

齣版時間：2015-06    韆 字 數：264

版    次：01-01    頁    數：188

開    本：16(185*260)

裝    幀：

I S B N ：9787121263101     

換    版：

所屬分類：科技 >> 通信與網絡 >> 信號與信息處理

紙質書定價：￥39.8 

 

 

本書主要介紹數字信號處理中的卡爾曼（Kalman）濾波算法及在相關領域應用。全書共7章。第1章為緒論。第2章介紹MATLAB算法仿真的編程基礎。第3章介紹綫性Kalman濾波。第4章討論擴展Kalman濾波，並介紹其在目標跟蹤和製導領域的應用和算法仿真。第5章介紹UKF濾波算法，同時也給齣其應用領域內的算法仿真實例。第6章介紹瞭交互多模型Kalman濾波算法。第7章介紹Simulink環境下，如何通過模塊庫和S函數構建Kalman濾波器，並給齣瞭係統是綫性和非綫性兩種情況的濾波器設計方法。

 

 

 

目    錄

 

第1章  緒論    1

 

1.1  濾波的基礎知識    1

 

1.2  Kalman濾波的背景    1

 

1.3  Kalman濾波的發展過程    2

 

1.4  Kalman濾波的應用領域    4

 

第2章  MATLAB仿真基礎    6

 

2.1  MATLAB簡介    6

 

2.1.1  MATLAB發展曆史    6

 

2.1.2  MATLAB 7.1的係統簡介    7

 

2.1.3  M文件編輯器的使用    10

 

2.2  數據類型和數組    12

 

2.2.1  數據類型概述    12

 

2.2.2  數組的創建    13

 

2.2.3  數組的屬性    15

 

2.2.4  數組的操作    16

 

2.2.5  結構體和元胞數組    19

 

2.3  程序設計    21

 

2.3.1  條件語句    21

 

2.3.2  循環語句    23

 

2.3.3  函數    25

 

2.3.4  畫圖    27

 

2.4  小結    29

 

第3章  綫性Kalman濾波    30

 

3.1  Kalman濾波原理    30

 

3.1.1  射影定理    30

 

3.1.2  Kalman濾波器    33

 

3.1.3  Kalman濾波的參數處理    37

 

3.2  Kalman濾波在溫度測量中的應用    39

 

3.2.1  原理介紹    39

 

3.2.2  MATLAB仿真程序    42

 

3.3  Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的應用    44

 

3.3.1  狀態方程的建立    44

 

3.3.2  MATLAB仿真程序    47

 

3.4  Kalman濾波在船舶GPS導航定位係統中的應用    50

 

3.4.1  原理介紹    50

 

3.4.2  MATLAB仿真程序    53

 

3.5  Kalman濾波在石油地震勘探中的應用    55

 

3.5.1  石油地震勘探白噪聲反捲積濾波原理    55

 

3.5.2  石油地震勘探白噪聲反捲積濾波仿真實現    57

 

3.5.3  MATLAB仿真程序    58

 

3.6  Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的應用    60

 

3.6.1  視頻圖像處理的基本方法    61

 

3.6.2  Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應用    68

 

3.6.3  目標檢測MATLAB程序    70

 

3.6.4  Kalman濾波視頻跟蹤MATLAB程序    72

 

叢書名 ：IT工程師寶典

作 譯 者：包子陽,餘繼周

齣版時間：2016-08    韆 字 數：280

版    次：01-01    頁    數：204

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121296161     

換    版：

所屬分類：科技 >> 通信與網絡 >> 信號與信息處理

紙質書定價：￥39.0

本書介紹8種智能優化算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給齣MATLAB仿真實例。這些算法在眾多領域得到瞭成功應用。

 

 

目    錄

 

第1章  概述    1

 

     1.1  進化類算法    2

 

     1.2  群智能算法    3

 

     1.3  模擬退火算法    5

 

     1.4  禁忌搜索算法    5

 

     1.5  神經網絡算法    6

 

     參考文獻    6

 

第2章  遺傳算法    9

 

     2.1  遺傳算法簡介    9

 

     2.2  遺傳算法理論    10

 

     2.2.1  遺傳算法的生物學基礎    10

 

     2.2.2  遺傳算法的基本概念    11

 

     2.2.3  標準遺傳算法    14

 

     2.2.4  遺傳算法的特點    14

 

     2.2.5  遺傳算法的改進方嚮    15

 

     2.3  遺傳算法流程    16

 

     2.4  關鍵參數說明    17

 

     2.5  MATLAB仿真實例    18

 

     參考文獻    30

 

第3章  差分進化算法    31

 

     3.1  引言    31

 

     3.2  差分進化算法理論    32

 

     3.2.1  差分進化算法原理    32

 

     3.2.2  差分進化算法的特點    32

 

     3.3  差分進化算法種類    33

 

     3.3.1  基本差分進化算法    33

 

     3.3.2  差分進化算法的其他形式    35  

 

     3.3.3  改進的差分進化算法    35

 

     3.4  差分進化算法流程    36

 

     3.5  關鍵參數的說明    37

 

     3.6  MATLAB仿真實例    39

 

     參考文獻    50

 

第4章  免疫算法    53

 

     4.1  引言    53

 

     4.2  免疫算法理論    54

 

     4.2.1  生物免疫係統    54

 

     4.2.2  免疫算法概念    56

 

     4.2.3  免疫算法的特點    57

 

     4.2.4  免疫算法算子    57

 

     4.3  免疫算法種類    61

 

     4.3.1  剋隆選擇算法    61

 

     4.3.2  免疫遺傳算法    61

 

     4.3.3  反嚮選擇算法    62

 

     4.3.4  疫苗免疫算法    62

 

     4.4  免疫算法流程    62

 

     4.5  關鍵參數說明    64

 

     4.6  MATLAB仿真實例    65

 

     參考文獻    78

 

第5章  蟻群算法    81

 

     5.1  引言    81

 

     5.2  蟻群算法理論    82

 

     5.2.1  真實蟻群的覓食過程    82

 

     5.2.2  人工蟻群的優化過程    84

 

     5.2.3  真實螞蟻與人工螞蟻的異同    84

 

     5.2.4  蟻群算法的特點    85

 

     5.3  基本蟻群算法及其流程    86

 

     5.4  改進的蟻群算法    88

 

     5.4.1  精英螞蟻係統    89 

 

     5.4.2  大小螞蟻係統    89

 

     5.4.3  基於排序的蟻群算法    89

 

     5.4.4  自適應蟻群算法    90

 

     5.5  關鍵參數說明    91

 

     5.6  MATLAB仿真實例    93

 

     參考文獻    101

 

第6章  粒子群算法    103

 

     6.1  引言    103

 

     6.2  粒子群算法理論    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  粒子群算法的特點    105

 

     6.3  粒子群算法種類    106

 

     6.3.1  基本粒子群算法    106

 

     6.3.2  標準粒子群算法    106

 

     6.3.3  壓縮因子粒子群算法    107

 

     6.3.4  離散粒子群算法    108

 

     6.4  粒子群算法流程    108

 

     6.5  關鍵參數說明    109

 

     6.6  MATLAB仿真實例    112

 

     參考文獻    122

 

，，，

《現代信號處理與控製係統理論基礎》 內容梗概： 本書深入探討瞭現代信號處理與控製係統領域的核心理論與關鍵技術，旨在為讀者構建一個紮實的理論框架，並引導其掌握實際應用的方法。全書共分為三個主要部分：第一部分聚焦於先進的濾波理論，第二部分深入剖析瞭智能優化算法的原理與實踐，第三部分則將理論知識與 MATLAB 仿真緊密結閤，通過豐富的案例分析，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：先進濾波理論——洞悉數據背後的真相 本部分是全書的理論基石，著重介紹瞭兩種在現代工程領域不可或缺的濾波技術：卡爾曼濾波和粒子濾波。 第一章：卡爾曼濾波原理與實踐 引言： 信號與噪聲的博弈是信號處理和控製領域永恒的主題。如何從充滿噪聲的觀測數據中提取齣真實、準確的狀態信息，是實現精確估計和有效控製的關鍵。卡爾曼濾波作為一種最優綫性濾波器，憑藉其高效性和準確性，在導航、跟蹤、經濟預測等眾多領域得到廣泛應用。本章將係統地介紹卡爾曼濾波的基本原理、數學模型以及在不同場景下的實現方法。 基礎概念迴顧： 隨機變量與概率分布： 深入理解隨機變量的概念，掌握常用概率分布（如高斯分布）的特性，為後續理解濾波器的概率模型奠定基礎。 狀態空間模型： 詳細闡述綫性離散時間係統和綫性連續時間係統的狀態空間錶示方法，這是卡爾曼濾波推導的齣發點。包括狀態嚮量、狀態轉移矩陣、控製輸入矩陣、過程噪聲協方差矩陣等關鍵要素的定義與意義。 觀測模型： 介紹綫性觀測模型，包括觀測矩陣、觀測噪聲協方差矩陣等，用於描述係統狀態與觀測值之間的關係。 白噪聲與高斯白噪聲： 區分不同類型的噪聲，重點理解高斯白噪聲的統計特性及其在濾波理論中的重要作用。 卡爾曼濾波器的推導與原理： 最小均方誤差（MMSE）準則： 解釋MMSE準則作為最優估計準則的由來，說明卡爾曼濾波器正是基於此準則推導而來。 預測（ a priori ）階段： 詳細推導狀態預測方程和預測誤差協方差方程。解釋如何在當前時刻的估計值基礎上，利用係統模型預測下一時刻的狀態，以及預測的置信度如何隨時間傳播。 更新（ a posteriori ）階段： 詳細推導狀態更新方程和更新誤差協方差方程。引入觀測值，並解釋如何通過結閤預測信息和觀測信息，對狀態進行修正，獲得更優的後驗估計。 卡爾曼增益： 重點講解卡爾曼增益的計算與意義。闡述卡爾曼增益在多大程度上信任預測值，又多大程度上信任觀測值，是根據兩者的不確定性（誤差協方差）動態調整的。 遞推性質： 強調卡爾曼濾波器的遞推特性，即隻需要存儲前一時刻的狀態估計值和誤差協方差，無需存儲全部曆史數據，大大降低瞭計算和存儲的復雜度。 卡爾曼濾波器的擴展與變種： 擴展卡爾曼濾波器（EKF）： 針對非綫性係統，介紹EKF如何通過泰勒級數展開進行綫性化，實現對非綫性係統的近似最優估計。分析EKF的優點、缺點以及其收斂性問題。 無跡卡爾曼濾波器（UKF）： 介紹UKF利用一組確定的采樣點（sigma點）來近似後驗概率分布，相比EKF，UKF在處理強非綫性係統時通常錶現更佳，且無需計算雅可比矩陣，具有更高的魯棒性。 其他變種： 簡要介紹一些其他的卡爾曼濾波變種，如容積卡爾曼濾波器（CKF）等，並說明其適用的場景。 卡爾曼濾波器的應用實例： 目標跟蹤： 詳細講解卡爾曼濾波器在單目標和多目標跟蹤中的應用，包括如何處理雜波、目標丟失等問題。 導航係統： 分析卡爾曼濾波器在慣性導航、GPS/INS組閤導航中的關鍵作用，如何融閤多源信息提高定位精度。 狀態估計： 討論在電力係統、通信係統、機器人等領域中，利用卡爾曼濾波器進行狀態參數的實時估計。 噪聲抑製： 闡述卡爾曼濾波作為一種有效的信號去噪工具，如何在音頻、圖像等領域應用。 實現要點與注意事項： 模型選擇與參數辨識： 強調準確的狀態空間模型和觀測模型對濾波效果至關重要，介紹參數辨識的方法。 噪聲協方差的設置： 討論過程噪聲和觀測噪聲協方差矩陣的閤理設置對濾波性能的影響。 數值穩定性： 指齣卡爾曼濾波器在實際計算中可能遇到的數值穩定性問題，並介紹一些改進措施。 初始化： 討論濾波器的初始狀態估計和初始誤差協方差的設置。 第二章：粒子濾波原理與實踐 引言： 卡爾曼濾波器在處理綫性高斯係統時錶現優異，但當係統模型或噪聲分布呈非綫性或非高斯時，其性能會顯著下降。粒子濾波（Sequential Monte Carlo）作為一種強大的非參數濾波方法，能夠處理任意非綫性、非高斯係統，並在許多復雜場景下取得瞭顯著的成功，例如機器人定位、視覺跟蹤、語音識彆等。本章將深入剖析粒子濾波的核心思想、算法流程及其實現細節。 濛特卡洛方法與重要性采樣： 濛特卡洛方法： 介紹利用隨機抽樣來近似計算復雜積分和概率分布的思想。 重要性采樣（Importance Sampling）： 詳細闡述重要性采樣原理，說明如何從一個易於抽樣的提議分布（proposal distribution）中抽取樣本，並對樣本進行加權，從而逼近目標分布。 粒子濾波的核心思想： 概率密度函數的錶示： 粒子濾波用一組帶權重的“粒子”（樣本）來近似錶示係統狀態的後驗概率密度函數，粒子的數量越多，近似的精度越高。 Sequential Monte Carlo (SMC)： 強調粒子濾波的序列性，即在每個時間步，利用前一時刻的粒子集來預測和更新當前時刻的粒子集，實現狀態的遞推估計。 粒子濾波的算法流程： 初始化（ t = 0 ）： 介紹如何根據先驗知識或初始觀測，生成初始粒子集，並賦予相應的權重。 預測（ Prediction ）： 描述如何利用係統模型，將上一時刻的粒子集映射到當前時刻，生成預測粒子集。 更新（ Update ）： 講解如何根據當前時刻的觀測值，利用似然函數（likelihood function）來計算每個預測粒子的權重。 重采樣（ Resampling ）： 詳細闡述重采樣（Resampling）的必要性與重要性。解釋當粒子權重分布不均時，會齣現“樣本貧化”現象，重采樣能夠通過有放迴地抽取粒子來重新分配權重，使得高權重的粒子被復製，低權重的粒子被淘汰，從而避免樣本貧化，提高濾波效率。介紹幾種常見的重采樣方法，如多項式重采樣、階梯重采樣等。 迭代： 說明整個過程在每個時間步循環進行。 粒子濾波器的設計關鍵： 提議分布（ Proposal Distribution ）的選擇： 討論提議分布對粒子濾波性能的影響。最優的提議分布是後驗分布本身，但這通常難以獲得。介紹幾種常用的提議分布，如“前嚮提議分布”（Forward Proposal）和“後嚮提議分布”（Backward Proposal），以及它們各自的優缺點。 粒子數的選擇： 權衡計算復雜度與估計精度，選擇閤適的粒子數量。 係統模型與觀測模型： 強調準確的模型對於粒子濾波的有效性至關重要。 似然函數的設計： 如何根據觀測噪聲的統計特性來設計準確的似然函數。 粒子濾波器的變種與改進： 輔助粒子濾波器（Auxiliary Particle Filter, APF）： 介紹APF如何通過引入一個輔助變量來改進提議分布，提高重采樣效率。 退化粒子濾波器（Degenerate Particle Filter）： 介紹其原理和適用場景。 退化粒子濾波器（Rao-Blackwellized Particle Filter, RBPF）： 當係統模型中存在部分綫性或高斯成分時，RBPF可以利用卡爾曼濾波器來處理這部分，從而減少粒子數量，提高效率。 粒子濾波器的應用實例： 機器人SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 詳細講解粒子濾波器在構建環境地圖同時進行自身定位中的應用，特彆是在非結構化和動態環境中。 視覺跟蹤： 分析粒子濾波器在目標檢測與跟蹤中的作用，如何處理目標的外觀變化、遮擋等復雜情況。 語音信號處理： 討論粒子濾波器在語音識彆、聲源分離等領域的應用。 金融建模： 探討粒子濾波器在金融市場預測、風險評估等方麵的潛力。 實現要點與挑戰： 計算效率： 粒子濾波通常需要大量的粒子，計算量較大，如何提高計算效率是研究的重點。 “維度災難”： 隨著狀態空間的維度增加，所需的粒子數量呈指數增長，這是粒子濾波麵臨的挑戰。 模型不確定性： 當模型存在誤差時，濾波器的性能可能會受到影響。 收斂性分析： 粒子濾波的理論收斂性分析相對復雜。 第二部分：智能優化算法——駕馭復雜決策的利器 本部分將目光投嚮一係列強大的智能優化算法，它們能夠有效地解決那些傳統優化方法難以處理的復雜、非綫性、多模態問題。 第三章：智能優化算法及其 MATLAB 實現 引言： 在科學研究和工程應用中，我們經常麵臨在巨大的搜索空間中尋找最優解的任務，例如設計最佳參數、規劃最優路徑、調度資源等。許多實際問題具有非綫性、非凸、多模態等特徵，使得傳統的解析方法或梯度下降法難以奏詞。智能優化算法，如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火算法等，模擬自然界中的進化、群體行為或物理退火過程，能夠全局性地搜索最優解，錶現齣強大的魯棒性和適用性。本章將介紹幾種主流的智能優化算法的原理，並結閤 MATLAB 語言，展示其實現方法和應用技巧。 優化問題分類： 連續優化與離散優化： 區分兩種基本的優化問題類型。 約束優化與無約束優化： 討論優化問題是否受到約束條件的影響。 單目標優化與多目標優化： 介紹不同數量目標函數的優化問題。 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）： 生物進化啓示： 介紹遺傳算法模擬自然選擇和遺傳機製的思想，即“適者生存，優勝劣汰”。 核心概念： 染色體（Chromosome）： 如何編碼問題的解。 種群（Population）： 多個候選解的集閤。 適應度函數（Fitness Function）： 評價解的好壞。 選擇（Selection）： 根據適應度選擇父代個體。 交叉（Crossover）： 模擬基因重組，産生新的後代。 變異（Mutation）： 引入隨機性，防止早熟收斂。 算法流程： 詳細闡述遺傳算法的迭代過程。 MATLAB 實現： `ga` 函數詳解： 介紹 MATLAB 優化工具箱中 `ga` 函數的參數設置，如種群大小、交叉算子、變異算子、選擇算子、終止條件等。 自定義適應度函數： 如何為具體問題編寫適應度函數。 約束處理： 介紹 `ga` 函數處理約束的方法。 案例分析： 通過具體工程問題（如函數優化、參數尋優）演示 `ga` 函數的使用。 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 鳥群覓食行為啓示： 介紹 PSO 模擬鳥群在空中搜索食物時，個體通過跟隨最佳個體和自身最佳經驗來共同搜索最優解的思想。 核心概念： 粒子（Particle）： 搜索空間中的一個候選解。 速度（Velocity）： 粒子的移動方嚮和速度。 位置（Position）： 粒子當前的解。 個體極值（Personal Best, pbest）： 粒子自身經曆過的最優位置。 全局極值（Global Best, gbest）： 整個種群迄今為止找到的最優位置。 慣性權重（Inertia Weight）： 控製粒子保持原有運動趨勢的能力。 認知因子（Cognitive Coefficient）： 控製粒子嚮自身最優位置學習的程度。 社會因子（Social Coefficient）： 控製粒子嚮全局最優位置學習的程度。 算法流程： 詳細闡述 PSO 的迭代更新過程。 MATLAB 實現： 自定義 PSO 函數： 介紹如何利用 MATLAB 編寫 PSO 算法，或使用社區提供的 PSO 工具箱。 參數調整： 討論慣性權重、認知因子、社會因子等參數對 PSO 性能的影響。 收斂性分析： 簡要提及 PSO 的收斂性條件。 案例分析： 通過具體問題（如函數優化、工程參數優化）展示 PSO 的應用。 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）： 固體退火過程啓示： 介紹 SA 模擬固體在高溫下分子隨機運動，隨著溫度降低逐漸趨於穩定有序狀態的過程，用於在搜索過程中避免陷入局部最優。 核心概念： 當前狀態（Current State）： 當前的解。 新狀態（New State）： 通過隨機擾動生成的新解。 溫度（Temperature）： 控製接受惡劣解的概率。 接受概率（Acceptance Probability）： Metropolis準則，根據能量差和溫度決定是否接受新狀態。 降溫調度（Cooling Schedule）： 溫度如何隨時間降低。 算法流程： 詳細闡述 SA 的迭代過程。 MATLAB 實現： 自定義 SA 函數： 演示如何用 MATLAB 實現 SA 算法。 降溫策略： 討論不同的降溫策略（如指數冷卻、綫性冷卻）對性能的影響。 案例分析： 通過具體問題（如旅行商問題、組閤優化問題）展示 SA 的應用。 其他智能優化算法簡介： 蟻群算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 模擬螞蟻在尋找食物過程中通過釋放信息素來指導搜索的機製，適用於解決路徑規劃等問題。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）： 模擬蜜蜂的覓食行為，進行全局和局部搜索。 差分進化算法（Differential Evolution, DE）： 一種簡單而強大的進化算法，通過嚮量差進行變異和交叉。 智能優化算法的通用性與局限性： 全局搜索能力： 智能優化算法通常具有良好的全局搜索能力，不易陷入局部最優。 魯棒性： 對問題的特性不敏感，適用於各種復雜問題。 計算復雜度： 算法的收斂速度和計算量可能較高，尤其是在高維問題上。 參數依賴性： 算法的性能往往對參數的選擇較為敏感。 “黑箱”模型： 算法內部的搜索過程往往難以解釋。 實際應用中的策略： 算法選擇： 如何根據問題的特性選擇閤適的智能優化算法。 參數調優： 經驗性地或通過實驗來優化算法參數。 與其他方法的結閤： 例如，將智能優化算法與局部搜索方法結閤，以提高收斂速度和精度。 多目標優化： 介紹處理多目標優化問題的策略，如Pareto最優解集。 第三部分：MATLAB 仿真與實踐——理論付諸行動 本部分將前兩部分的理論知識與 MATLAB 仿真工具相結閤，通過大量的實際案例，幫助讀者掌握如何將濾波理論和優化算法應用於解決實際工程問題。 第四章：MATLAB 仿真環境與基礎 引言： MATLAB 作為一種強大的數值計算和可視化軟件，已成為科學研究和工程計算的標準工具。掌握 MATLAB 的基本操作和常用工具箱，是實現理論模型仿真的關鍵。本章將對 MATLAB 的基礎知識進行迴顧，並重點介紹與信號處理、控製係統和優化相關的常用工具箱。 MATLAB 基礎迴顧： 工作空間與命令窗口： 基本操作界麵介紹。 變量與數據類型： 嚮量、矩陣、多維數組等。 基本運算： 數值運算、邏輯運算、矩陣運算。 函數與腳本： 編寫可重用代碼。 繪圖與可視化： `plot`, `figure`, `subplot` 等函數的使用，以及多維數據的可視化方法。 信號處理工具箱（Signal Processing Toolbox）： 信號生成與操作： 生成各種類型的信號（正弦波、噪聲等），信號濾波、捲積、相關等。 頻譜分析： `fft`, `ifft`, `periodogram` 等函數，用於分析信號的頻率成分。 濾波器設計： `butter`, `cheby1`, `fir1` 等函數，用於設計數字濾波器（IIR和FIR）。 濾波器分析： `freqz`, `fvtool` 等函數，用於分析濾波器的頻率響應和時域響應。 控製係統工具箱（Control System Toolbox）： 係統錶示： 狀態空間模型、傳遞函數模型、零極點模型等。 係統分析： 根軌跡、Bode圖、Nyquist圖、瞬態響應分析等。 控製器設計： PID控製器、狀態反饋控製器等的設計。 離散時間係統： 離散化、Z變換等。 優化工具箱（Optimization Toolbox）： 無約束優化： `fminunc`, `fminsearch` 等函數。 約束優化： `fmincon` 函數，處理綫性、非綫性約束。 綫性規劃： `linprog` 函數。 二次規劃： `quadprog` 函數。 全局優化： `ga`, `particleswarm`, `simulanneal` 等函數（與本章前麵介紹的優化算法相呼應）。 Simulink 仿真環境： 模型搭建： 利用模塊化結構搭建動態係統模型。 信號流與連接： 理解信號在模塊之間的傳遞。 常用模塊： 源模塊、數學運算模塊、邏輯模塊、示波器模塊等。 仿真運行與參數設置： 步長、終止時間等。 高級功能： MATLAB Function 模塊、Stateflow 等。 第五章：濾波理論的 MATLAB 仿真實例 本章將前麵介紹的卡爾曼濾波和粒子濾波理論，通過具體的 MATLAB 代碼實現和仿真演示。 卡爾曼濾波器 MATLAB 仿真： 綫性係統狀態估計： 模擬一個簡單的綫性係統，觀測帶有高斯噪聲的數據，使用卡爾曼濾波器進行狀態估計，並可視化真實狀態、觀測值和估計值。 擴展卡爾曼濾波器（EKF）仿真： 針對一個非綫性係統（如非綫性二體軌道問題），使用 EKF 進行狀態估計，並分析其性能。 無跡卡爾曼濾波器（UKF）仿真： 針對同一非綫性係統，使用 UKF 進行狀態估計，並與 EKF 的結果進行比較。 目標跟蹤仿真： 模擬多個運動目標，使用卡爾曼濾波器進行目標跟蹤，處理目標運動模型的不確定性和觀測噪聲。 噪聲抑製仿真： 在含有噪聲的信號中應用卡爾曼濾波器進行信號去噪，並對比濾波前後的信號質量。 粒子濾波器 MATLAB 仿真： 非綫性非高斯係統狀態估計： 模擬一個非綫性、非高斯噪聲的係統，使用粒子濾波器進行狀態估計，展示其在復雜場景下的能力。 機器人定位（Particle Filter SLAM）： 搭建一個簡化的機器人室內定位場景，利用粒子濾波器實現機器人的定位和地圖構建。 目標跟蹤（Particle Filter Tracking）： 針對目標外觀變化、遮擋等復雜情況，利用粒子濾波器進行目標跟蹤，並展示其魯棒性。 粒子數、提議分布對性能的影響： 通過實驗，分析不同粒子數量和不同提議分布對粒子濾波精度的影響。 重采樣策略比較： 比較不同重采樣方法（如多項式重采樣、階梯重采樣）在粒子濾波中的效果。 第六章：智能優化算法的 MATLAB 仿真實例 本章將介紹的智能優化算法，通過 MATLAB 代碼實現和實際問題求解。 遺傳算法 MATLAB 仿真： 函數優化： 使用 `ga` 函數求解經典的函數優化問題，如 Rosenbrock 函數、Rastrigin 函數，並分析其全局搜索能力。 工程參數優化： 模擬一個簡單的工程設計問題（如橋梁截麵設計），利用遺傳算法優化設計參數，以滿足性能要求並最小化成本。 組閤優化問題： 演示遺傳算法在旅行商問題（TSP）中的應用。 粒子群優化 MATLAB 仿真： 函數優化： 使用自定義的 PSO 函數或 `particleswarm` 函數求解復雜的函數優化問題，並與遺傳算法進行對比。 神經網絡訓練： 將 PSO 應用於訓練神經網絡的權重，以提高模型的精度。 參數辨識： 針對一個動力學模型，利用 PSO 辨識模型的未知參數。 模擬退火算法 MATLAB 仿真： 函數優化： 使用 SA 算法解決多峰函數優化問題，展示其避免局部最優的能力。 組閤優化問題： 演示 SA 算法在求解調度問題或圖著色問題中的應用。 智能優化算法的應用組閤： 濾波器的參數優化： 結閤卡爾曼濾波器或粒子濾波器，利用智能優化算法來優化濾波器的關鍵參數（如噪聲協方差矩陣、粒子數量等），以獲得最佳的濾波性能。 控製係統參數整定： 將智能優化算法應用於 PID 控製器或其他控製器的參數整定，以優化係統的動態響應。 模型選擇與評估： 性能指標： 如何定量評估濾波算法（如均方誤差、精度）和優化算法（如收斂速度、最優解質量）的性能。 魯棒性測試： 在不同噪聲水平、模型參數變化等條件下，測試算法的魯棒性。 總結與展望： 本書通過深入的理論闡述、詳細的算法剖析和豐富的 MATLAB 仿真實例，全麵介紹瞭現代信號處理與控製係統中的關鍵理論與技術。讀者將不僅能夠理解卡爾曼濾波和粒子濾波的數學原理，掌握智能優化算法的全局搜索思想，更能通過動手實踐，將這些強大的工具應用於解決實際工程問題。本書旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎和實踐指導，鼓勵其在更廣泛的領域探索和創新。未來的研究方嚮可能包括混閤濾波算法、自適應優化策略、以及將這些技術應用於更復雜的分布式係統和人工智能領域。 適用人群： 高等院校自動化、電子信息、通信工程、計算機科學等專業的本科生、碩士研究生。 從事信號處理、控製係統設計、數據分析、機器學習等領域的工程師和研究人員。 對現代濾波技術和智能優化算法感興趣的自學者。

評分☆☆☆☆☆

這套書中的“智能優化算法”部分，真的是我近期工作中的一大亮點。我之前在處理一些復雜的優化問題時，常常會陷入局部最優解的睏境，嘗試瞭各種傳統的優化方法，效果都不盡如人意。這本書的齣現，讓我接觸到瞭諸如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火等一係列強大的智能優化工具。算法的講解不是那種枯燥的數學公式羅列，而是結閤瞭很多生動的比喻和直觀的解釋，讓我更容易理解算法的內在邏輯。而且，每一類算法都配有詳細的MATLAB仿真代碼，這對我來說至關重要。我可以直接將代碼拿來，修改參數，應用到我自己的問題中。我嘗試用遺傳算法去優化我項目中的一個關鍵參數，結果比我之前手動調整的效果好太多瞭，節省瞭我大量的時間和精力。這本書讓我意識到，智能優化算法不僅僅是學術研究的範疇，更是解決實際工程問題的有力武器，大大拓寬瞭我解決問題的思路。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的角度來看，這本書最大的價值在於它將“理論”與“實踐”完美地融閤在瞭一起。我常常遇到這樣的情況：閱讀瞭很多關於某種算法的理論介紹，但當自己動手去實現的時候，卻發現處處碰壁，不知道如何下手。這本書的作者似乎深諳此道，他們在講解卡爾曼濾波、粒子濾波和智能優化算法的原理時，既保持瞭數學上的嚴謹性，又使用瞭易於理解的語言和圖示，讓復雜的概念變得觸手可及。而更關鍵的是，每一個重要的算法都配有詳細且可運行的MATLAB仿真代碼。我跟著這些代碼，一步步地構建自己的模型，調試參數，觀察結果。我甚至會嘗試修改代碼，來探索不同參數對濾波效果的影響，或者嘗試將不同的優化算法應用於同一問題，進行對比。這種“學以緻用”的學習過程，讓我對這些算法的理解更加深刻，也極大地增強瞭我解決實際問題的信心和能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算密集型的項目很感興趣，尤其是在需要處理大量數據和進行復雜建模的時候。這套書中的MATLAB仿真部分，無疑是我遇到的最實用、最有價值的部分之一。書中的卡爾曼濾波、粒子濾波以及智能優化算法，都提供瞭詳細的MATLAB代碼示例。這些代碼不僅結構清晰，注釋也十分到位，即使是對MATLAB不太熟悉的新手，也能很快上手。我特彆喜歡它對每個算法的仿真過程進行的詳細解讀，例如如何設置仿真參數、如何評估仿真結果，甚至是如何根據仿真結果進行算法的改進。這種“手把手”的教學方式，讓我能夠真正地理解算法的運行機製，而不僅僅是停留在理論層麵。我利用書中的卡爾曼濾波代碼，成功地提升瞭我項目中數據采集的準確性，減少瞭不必要的誤差。這種直接的應用價值，是我選擇這套書最重要的原因之一。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我購買這套書，主要是衝著“粒子濾波”這個概念去的。我一直對那些能處理非綫性、非高斯係統的方法很感興趣，因為現實世界中的很多問題，比如目標跟蹤、傳感器融閤等，都很難用簡單的綫性模型來描述。粒子濾波的引入，就像是為我打開瞭一扇新世界的大門。書裏麵對粒子濾波的講解非常細緻，從濛特卡洛方法的基礎，到粒子濾波的各種變種，比如SIR、PF等，都有詳細的介紹。更讓我驚喜的是，它並沒有停留在理論層麵，而是花瞭大量的篇幅講述瞭如何用MATLAB來實現這些算法。我跟著書中的代碼，嘗試著去實現瞭一個簡單的粒子濾波跟蹤器，雖然一開始遇到瞭一些睏難，但通過反復閱讀和調試，最終還是成功瞭。這種從理論到實踐的無縫銜接，對於我這樣一個希望將前沿技術應用於實際項目的人來說，是極其寶貴的。它不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“怎麼做”，讓我對處理復雜係統有瞭更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本《卡爾曼濾波原理及應用+粒子濾波原理及應用 MATLAB仿真+智能優化算法及其MATLAB實》的書，我入手有一段時間瞭，雖然書名聽起來像是技術性很強的硬核讀物，但實際上，它在我日常的學習和工作中起到瞭相當大的作用，尤其是在數據處理和模型構建方麵。我之前在做一些信號處理的項目時，經常會遇到噪聲乾擾的問題，傳統的一些濾波方法效果並不理想，特彆是當噪聲的統計特性不夠明確的時候，就顯得力不從心瞭。卡爾曼濾波的章節，深入淺齣地講解瞭其核心思想，包括狀態空間模型、預測更新過程等等，讓我對如何有效抑製噪聲有瞭全新的認識。書中的例子很多，而且都是基於MATLAB實現的，這對於我這種動手能力比較強的人來說，簡直是福音。我跟著書中的代碼一步步調試，理解瞭卡爾曼濾波是如何在動態係統中工作的，並且能夠根據實際情況調整參數，得到更優的結果。它不僅僅是理論的堆砌，更多的是一種實踐的指導，讓我能夠快速地將理論知識轉化為解決實際問題的能力。