具体描述
崔锦泰、陈关荣所著的《卡尔曼滤波及其实时应用(第4版)》将理论和应用相结合，深入浅出地介绍了卡尔曼滤波的基本原理和相关的重要主题。从推导、理解卡尔曼滤波必须具备的数学知识人手，首先给出了卡尔曼滤波的直观理解和严格的正交投影证明；在此基础上，针对卡尔曼滤波在实际应用时遇到的不同问题，介绍了系统噪声和量测噪声相关时的卡尔曼滤波、有色噪声的处理方法、时不变系统的极限卡尔曼滤波、序贯算法和平方根算法、非线性系统的扩展卡尔曼滤波、高维系统的解耦卡尔曼滤波、不确定系统的区间卡尔曼滤波、随机信号多分辨分析的小波卡尔曼滤波等，并在最后一章简单列举了主体部分没有介绍到的卡尔曼滤波的一些其他熏要主题；最后给出了每一章练习题的解答或提示。
《卡尔曼滤波及其实时应用(第4版)》可以作为通信、导航、自动化、电子、应用数学等专业高年级本科生或研究生的教学用书，也可作为工程技术人员的参考书。本书也适合自学，任何具备基本线性代数、概率论和系统工程知识的读者都能够理解本书。
作者简介
目录信息
1.1 矩阵和行列式初步
1.2 概率论初步
1.3 最小二乘初步
练习
第2章 卡尔曼滤波简单推导
2.1 模型
2.2 最优准则
2.3 预测一校正公式
2.4 卡尔曼滤波过程
练习
第3章 正交投影和卡尔曼滤波
3.1 最优估计的正交性
3.2 新息序列
3.3 最小方差估计
3.4 卡尔曼滤波方程
3.5 实时跟踪
练习
第4章 系统噪声和量测噪声相关的卡尔曼滤波
4.1 仿射模型
4.2 最优估计算子
4.3 额外数据对最优估计的影响
4.4 卡尔曼滤波方程推导
4.5 实时应用
4.6 线性确定／随机系统
练习
第5章 有色噪声
5.1 处理思路
5.2 误差估计
5.3 卡尔曼滤波过程
5.4 系统白噪声
5.5 实时应用
练习
第6章 极限（稳态）卡尔曼滤波
6.1 处理思路
6.2 主要结论
6.3 几何收敛
6.4 实时应用
练习
第7章 序贯算法和平方根算法
7.1 序贯算法
7.2 平方根算法
7.3 实时应用箕法
练习
第8章 扩展卡尔曼滤波和系统辨识
8.1 扩展卡尔曼滤波
8.2 卫星轨道估计
8.3 自适应系统辨识
8.4 一个常值参数辨识的例子
8.5 改进的扩展卡尔曼滤波
8.6 时变参数辨识
练习
第9章 滤波方程解耦
9.1 解耦公式
9.2 实时跟踪
9.3 α—β—γ跟踪器
9.4 一个例子
练习
第10章 区间系统的卡尔曼滤波
10.1 区间数学
10.1.1 区间及其特性
10.1.2 区间运算
10.1.3 有理区间函数
10.1.4 区间期望和方差
10.2 区间卡尔曼滤波
10.2.1 区间卡尔曼滤波方案
10.2.2 次优区间卡尔曼滤波
10.2.3 目标跟踪的例子
10.3 加权平均区间卡尔曼滤波
练习
第11章 小波卡尔曼滤波
11.1 小波初步
11.1.1 小波基础
11.1.2 离散小波变换和滤波器组
11.2 信号估计和分解
11.2.1 随机信号的估计和分解
11.2.2 一个随机游走的例子
练习
第12章 附录
12.1 卡尔曼平滑器
12.2 α—β—γ—θ跟踪器
12.3 自适应卡尔曼滤波
12.4 自适应卡尔曼滤波在维纳滤波中的应用
12.5 卡尔曼—布希滤波
12.6 随机最优控制
12.7 平方根滤波及其脉动阵列实现
参考文献
练习答案和提示
索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
评分
用户评价
总的来说，这本书是一部集理论深度、实践指导和启发性于一体的杰作。它以一种既专业又易于理解的方式，为我系统地阐述了卡尔曼滤波的原理及其在各个领域的广泛应用。作者在保持学术严谨性的同时，也注重阅读体验，使得学习过程充满乐趣和收获。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往更广阔的信号处理和控制理论世界的大门。它激发了我对该领域更深入探索的兴趣，并为我未来的学习和研究奠定了坚实的基础。我相信，无论是在学术研究还是在工程实践中，这本书都将成为我不可或缺的参考宝典，它所包含的知识和智慧，必将对我的个人成长和职业发展产生深远的影响。
评分这本书在语言风格上，给我带来了一种意想不到的惊喜。虽然这是一本技术含量极高的专业书籍，但作者的文字却并没有显得枯燥乏味，反而充满了严谨又不失活力的气息。他善于使用清晰、简洁的语言来阐述复杂的概念，避免了不必要的学术术语堆砌，使得即使是技术背景不那么深厚的读者，也能相对轻松地理解。而且，在一些关键的理论推导或者算法解释部分，作者会时不时地插入一些富有哲理性的思考，或者对某些概念进行更深层次的解读，这使得阅读过程充满了智力上的乐趣。我非常喜欢作者在章节结尾处设计的“思考题”，这些题目往往能够引导读者将所学知识应用于实际问题，或者去探索更深层次的理论细节，这是一种非常有效的学习方式，也是作者希望培养读者独立思考能力的一种体现。
评分从阅读的流畅性和逻辑性来看，这本书的章节安排可谓是煞费苦心。它并非简单地堆砌理论公式，而是循序渐进地将卡尔曼滤波这个复杂的技术概念层层剖析。开篇的引言部分，非常巧妙地点明了卡尔曼滤波在现代工程和科学领域的重要性，迅速抓住了我的注意力，让我对接下来的内容产生了浓厚的兴趣。随后，作者并没有直接抛出复杂的数学模型，而是从滤波的基本原理和概念入手，用通俗易懂的语言解释了噪声、状态估计等核心要素。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的图示和类比，这些辅助材料极大地降低了理解门槛，使得抽象的数学原理变得更加具象化，也更容易被大脑吸收。例如，在介绍预测和更新两个关键步骤时，作者运用了一个非常生动的“跟踪一个未知运动目标”的例子，让我瞬间领会了卡尔曼滤波的精髓。这种由浅入深、层层递进的教学方式，使得即便是初学者也能逐步建立起对卡尔曼滤波的清晰认知，而不是被一堆公式吓退。
评分这本书的装帧设计确实令人印象深刻，硬壳封面，纸张质感厚实且带有微微的韧性，翻阅时有一种沉甸甸的满足感。封面设计简洁大气，没有过多的花哨元素，主色调的选择传递出一种专业和沉静的学术氛围。标题“卡尔曼滤波及其实时应用”字体醒目，排版考究，给人一种“内容扎实、值得深入研读”的第一印象。我尤其欣赏的是其内文的印刷质量，字体清晰锐利，字号适中，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。页边距的留白恰到好处，既保证了阅读的舒适性，也为读者在边上做笔记留下了充足的空间。整体而言，这本书在物理形态上就传递出一种匠心独运的品质感，让我对即将展开的阅读体验充满了期待，相信这不仅仅是一本技术书籍，更是一件能够陪伴我度过漫长学习时光的珍贵伙伴。它的存在，本身就是一种对知识的尊重和对读者体验的关怀，很难想象一本技术书能做到如此精致，这无疑是在信息爆炸的时代里，一股清流般的存在，让人在浮躁的世界里找到一丝宁静和专注。
评分在理解的深度和广度上，这本书给我带来了极大的满足感。它不仅仅是教会我如何使用卡尔曼滤波器，更让我理解了“为什么”要这样做。作者在解释算法的每一步时，都会追溯到其背后的概率统计原理，比如状态转移的假设、测量模型的假设以及噪声的统计特性等。这种对“假设”的强调，让我明白了卡尔曼滤波的适用条件，也为我理解其局限性奠定了基础。此外，书中对于“滤波器的性能评估”和“参数调优”的详细讲解，也是我之前阅读其他资料时很少见到的。作者通过图表和数据分析，展示了不同参数设置对滤波性能的影响，并提供了一些实用的调优策略。这对于我实际项目中如何获得最佳的滤波效果至关重要。总而言之，这本书让我对卡尔曼滤波的理解，已经从“知其然”提升到了“知其所以然”的层面。
评分这本书在结构上的严谨性，让我受益匪浅。从目录的编排到每一章节的内部逻辑，都体现了作者对知识体系的深刻理解和对读者学习路径的周密考量。开篇的“引言”部分，清晰地勾勒出了卡尔曼滤波的学科地位和应用前景，为读者建立起了一个宏观的认知框架。紧接着，“滤波基础”章节则从最基本的概念讲起，逐步深入到“卡尔曼滤波器的数学原理”和“算法推导”，每一步都衔接得非常自然。我尤其欣赏的是“算法的变种与扩展”这一部分，作者并没有将EKF、UKF等作为独立的章节，而是巧妙地融入了对标准卡尔曼滤波局限性的讨论中，这样使得读者能够在一个连贯的逻辑链条中理解这些改进算法的出现及其意义。最后，“实时应用案例”部分更是将理论知识与实际工程相结合，提供了一个完整的学习闭环。这种精心设计的结构，使得学习过程不仅高效，而且能够让读者建立起对整个卡尔曼滤波技术体系的全面而深刻的认识。
评分从阅读的启发性和创新性角度来看，这本书无疑给我带来了很多新的思考。它让我认识到，卡尔曼滤波并非一个静止的理论，而是一个不断发展和演进的领域。作者在书中介绍的一些前沿研究方向，例如基于学习的卡尔曼滤波、鲁棒卡尔曼滤波等，让我看到了该技术在未来发展的无限可能。此外，书中对于“实时性”和“最优性”之间权衡的探讨，也让我对如何根据具体应用场景选择合适的滤波算法有了更深刻的理解。它引导我思考，在实际工程问题中，如何根据对精度、速度和资源占用的要求，来设计和优化卡尔曼滤波器的实现。这种从理论到实践，再到对未来发展的展望，全方位的梳理，极大地拓宽了我的视野，激发了我对这个领域进行更深入探索的欲望。
评分这本书在理论深度上的挖掘，绝对是我阅读过同类书籍中最令人印象深刻的。它不仅仅停留在对卡尔曼滤波基本公式的介绍，更深入地探讨了其背后的数学原理和推导过程。作者对于每个数学符号的定义、每个公式的推导步骤都讲解得极其详细，并且会引用相关的数学概念，比如线性代数中的矩阵运算、概率论中的条件概率和高斯分布等，确保读者在理解卡尔曼滤波的同时，也能温故知新，巩固相关的数学基础。我尤其欣赏的是，作者并没有回避滤波器的局限性，而是详细分析了在非线性系统、多模态系统等复杂场景下，标准卡尔曼滤波的不足之处，并介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等改进算法，这为我进一步研究和解决实际问题提供了宝贵的思路和方向。这种严谨的学术态度和对理论细节的极致追求，让我对作者的专业素养佩服不已。
评分在“实时应用”这一块，这本书的价值更是显而易见。它并非仅仅停留在理论层面，而是提供了大量贴近实际工程应用的案例分析。从无人机导航、机器人定位到自动驾驶系统、传感器数据融合，书中列举了多个不同领域的实际应用场景，并且详细阐述了如何在这些场景中应用卡尔曼滤波技术。作者在讲解过程中，不仅交代了算法的具体实现步骤，还讨论了在实际应用中可能遇到的挑战，例如计算资源的限制、实时性要求、参数调优等，并给出了相应的解决方案。我特别关注了书中关于“模型简化与近似”的讨论，这对于在资源受限的嵌入式系统中实现实时卡尔曼滤波至关重要。书中提供的代码示例，虽然简洁，但却能清晰地展示算法的核心逻辑，对于我动手实践提供了极大的便利。
评分这本书的实践指导性，也让我深感意外。虽然它以理论讲解为主，但书中提供的代码示例，以及对算法实现细节的关注，都极大地增强了其实践价值。作者在介绍算法时，不仅给出了数学公式，还会详细说明在编程实现时需要注意的一些事项，比如矩阵的维度匹配、数值稳定性问题，以及如何有效地进行向量化计算以提高效率。我特别注意到了书中关于“卡尔曼滤波器的鲁棒性设计”的讨论，这在面对带有异常值或突变干扰的真实数据时显得尤为重要。作者介绍了一些增加滤波鲁棒性的方法，并提供了相应的实现思路。这些实践性的建议，对于我将卡尔曼滤波技术成功应用于实际工程项目，提供了非常有价值的参考。
评分卡尔曼滤波入门
评分卡尔曼滤波入门
评分不解的是完全不谈估计，难道参数都自己蹦出来？！
评分不解的是完全不谈估计，难道参数都自己蹦出来？！
评分可能我数学不行
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