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149千字 字数
2022-02-01 发行日期
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主编推荐语

本书介绍了数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及其在相关领域应用中的相关内容。

内容简介

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中的应用和算法仿真；第5章介绍无迹Kalman滤波，同时给出在应用领域中的算法仿真实例；第6章介绍交互多模型Kalman滤波算法；第7章介绍在Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出系统在线性和非线性两种情况下的滤波器设计方法。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 滤波的含义
  • 1.2 Kalman滤波的背景
  • 1.3 最优估计的相关方法
  • 1.3.1 最小二乘法
  • 1.3.2 极大似然估计
  • 1.3.3 维纳滤波
  • 1.3.4 Kalman滤波
  • 1.3.5 Kalman滤波衍生算法
  • 1.3.6 粒子滤波
  • 1.4 Kalman滤波的应用领域
  • 参考文献
  • 第2章 MATLAB编程基础
  • 2.1 MATLAB简介
  • 2.1.1 MATLAB发展历史
  • 2.1.2 MATLAB使用简介
  • 2.1.3 M文件编辑器的使用
  • 2.2 数据类型和数组
  • 2.2.1 数据类型概述
  • 2.2.2 数组的创建
  • 2.2.3 数组的属性
  • 2.2.4 数组的操作
  • 2.2.5 结构体和元胞数组
  • 2.3 程序设计
  • 2.3.1 条件语句
  • 2.3.2 循环语句
  • 2.3.3 函数
  • 2.4 数据可视化
  • 2.4.1 坐标轴设置
  • 2.4.2 曲线绘制
  • 2.4.3 直方图和饼图
  • 2.4.4 动画功能
  • 参考文献
  • 第3章 线性Kalman滤波
  • 3.1 Kalman滤波原理
  • 3.1.1 射影定理
  • 3.1.2 Kalman滤波器
  • 3.1.3 Kalman滤波的参数处理
  • 3.2 Kalman滤波在温度测量中的应用
  • 3.2.1 原理介绍
  • 3.2.2 MATLAB仿真程序
  • 3.3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用
  • 3.3.1 状态方程的建立
  • 3.3.2 MATLAB仿真程序
  • 3.4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用
  • 3.4.1 原理介绍
  • 3.4.2 MATLAB仿真程序
  • 3.5 Kalman滤波在石油地震勘探中的应用
  • 3.5.1 石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理
  • 3.5.2 石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现
  • 3.5.3 MATLAB仿真程序
  • 3.6 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用
  • 3.6.1 视频图像处理的基本方法
  • 3.6.2 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用
  • 3.6.3 目标检测MATLAB程序
  • 3.6.4 Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序
  • 3.7 奶牛尾部图像目标跟踪
  • 3.7.1 目标运动建模
  • 3.7.2 奶牛运动跟踪算法
  • 3.7.3 奶牛尾部跟踪算法程序
  • 参考文献
  • 第4章 扩展Kalman滤波
  • 4.1 扩展Kalman滤波原理
  • 4.1.1 局部线性化
  • 4.1.2 线性Kalman滤波
  • 4.2 简单非线性系统的扩展Kalman滤波器设计
  • 4.2.1 原理介绍
  • 4.2.2 标量非线性系统扩展Kalman滤波的MATLAB程序
  • 4.3 扩展Kalman滤波在目标跟踪中的应用
  • 4.3.1 目标跟踪数学建模
  • 4.3.2 基于观测距离的扩展Kalman滤波目标跟踪算法
  • 4.3.3 基于距离的目标跟踪算法MATLAB程序
  • 4.3.4 基于扩展Kalman滤波的纯方位目标跟踪算法
  • 4.3.5 纯方位目标跟踪算法MATLAB程序
  • 4.4 扩展Kalman滤波在纯方位寻的导弹制导中的应用
  • 4.4.1 三维寻的制导系统
  • 4.4.2 扩展Kalman滤波在寻的制导问题中的算法分析
  • 4.4.3 仿真结果
  • 4.4.4 寻的制导MATLAB程序
  • 4.5 扩展Kalman滤波在电池寿命估计中的应用
  • 4.5.1 电池寿命预测模型
  • 4.5.2 数据加载
  • 4.5.3 扩展Kalman程序及计算结果
  • 参考文献
  • 第5章 无迹Kalman滤波
  • 5.1 无迹Kalman滤波原理
  • 5.1.1 无迹变换
  • 5.1.2 无迹Kalman滤波算法实现
  • 5.2 无迹Kalman滤波在单观测站目标跟踪中的应用
  • 5.2.1 原理介绍
  • 5.2.2 仿真程序
  • 5.3 无迹Kalman滤波在匀加速度直线运动目标跟踪中的应用
  • 5.3.1 原理介绍
  • 5.3.2 仿真程序
  • 5.4 无迹Kalman滤波与扩展Kalman滤波算法的应用比较
  • 5.5 无迹Kalman滤波算法在电池寿命估计中的应用
  • 参考文献
  • 第6章 交互多模型Kalman滤波
  • 6.1 交互多模型Kalman滤波原理
  • 6.2 交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用
  • 6.2.1 问题描述
  • 6.2.2 交互多模型滤波器设计
  • 6.2.3 仿真分析
  • 6.2.4 交互多模型Kalman滤波算法MATLAB仿真程序
  • 参考文献
  • 第7章 Kalman滤波的Simulink仿真
  • 7.1 Simulink概述
  • 7.1.1 Simulink启动
  • 7.1.2 Simulink仿真设置
  • 7.1.3 Simulink模块库简介
  • 7.2 S函数
  • 7.2.1 S函数原理
  • 7.2.2 S函数的控制流程
  • 7.3 线性Kalman的Simulink仿真
  • 7.3.1 一维数据的Kalman滤波处理
  • 7.3.2 状态方程和观测方程的Simulink建模
  • 7.3.3 基于S函数的Kalman滤波器设计
  • 7.4 非线性Kalman滤波
  • 7.4.1 基于Simulink的扩展Kalman滤波器设计
  • 7.4.2 基于Simulink的无迹Kalman滤波器设计
  • 参考文献
  • 反侵权盗版声明
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。