Linear and Nonlinear Filtering for Scientists and Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ahmed, N. U.

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页数:256

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价格:48

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isbn号码:9789810236090

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• 数学
• 信号处理
• 滤波理论
• 非线性滤波
• 线性滤波
• Kalman滤波
• 贝叶斯估计
• 随机过程
• 系统识别
• 工程应用
• 科学计算

好的，这是一本关于信号处理与数据分析的著作的详细介绍，该书旨在为科学与工程领域的研究人员提供一个全面且深入的框架，用于理解、设计和应用先进的滤波技术。 --- 图书名称：高级信号处理与数据融合：理论、方法与应用 作者： [此处应填写作者姓名，为确保内容独立性，暂以占位符表示] 出版社： [此处应填写出版社名称] 页数： 约 850 页 目标读者： 电子工程、通信、控制系统、生物医学工程、地球物理学、金融工程等领域的高级本科生、研究生、研究人员及专业工程师。 --- 内容概述 本书《高级信号处理与数据融合：理论、方法与应用》聚焦于现代信号处理领域中处理复杂、多源异构数据的核心挑战。它不仅仅停留在经典的线性滤波理论，而是将重点放在了如何有效地从噪声污染、欠定或超定系统中提取有意义的信息，并集成来自不同传感器或观测渠道的数据，以构建更鲁棒、更准确的系统模型。 全书结构设计严谨，从基础的概率论和随机过程回顾开始，逐步深入到先进的非线性估计、最优控制理论在滤波中的应用，以及现代数据融合策略。本书的特色在于其对理论的深度挖掘与对实际工程案例的紧密结合，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为何如此做”。 第一部分：随机过程与统计基础的深化 本部分为后续复杂滤波技术打下坚实的数学基础，并引入了处理非平稳和非高斯信号的关键概念。 第 1 章：随机过程的现代视角 本章超越了传统的平稳高斯过程假设，深入探讨了马尔可夫过程、鞅理论在信息论中的应用。重点介绍了平稳性、遍历性和最优估计的统计学前提。对于噪声模型，本章详细分析了 Lévy 过程、 $alpha$-稳定分布等非高斯噪声的特性，并讨论了如何利用分形时间序列模型来描述真实世界中的复杂动态。 第 2 章：信息论与估计理论的桥梁 本章阐述了克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）在非线性系统中的局限性与扩展形式。引入了信息几何学的概念，用黎曼流形来表征概率密度函数的空间结构，这为理解不同估计器之间的几何关系提供了新的视角。同时，详细讨论了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在贝叶斯框架下的统一性与差异性。 第二部分：最优线性滤波的进阶理论 虽然本书侧重非线性，但对最优线性滤波的深入理解是不可或缺的。本部分将卡尔曼滤波（KF）及其变体置于更广阔的线性二次高斯（LQG）控制框架下进行考察。 第 3 章：卡尔曼滤波的几何与代数分解 除了标准的递推形式，本章侧重于平方根滤波（Square-Root Filtering）和信息滤波（Information Filtering）的推导。详细讨论了如何利用Cholesky分解或QR分解来保持数值稳定性，尤其在状态向量维度较高或观测矩阵病态时。引入了扩展信息滤波（EIF）的思想，作为后续处理非线性系统的铺垫。 第 4 章：平滑技术与多率滤波 本章探讨了如何利用未来观测信息来改进当前或过去的估计，即平滑问题。详细比较了Rauch-Tung-Striebel (RTS) 平滑器和固定点平滑器。此外，本章还专门讨论了多速率采样系统中的滤波设计，包括降采样、插值以及不同采样率观测值之间的同步与融合问题。 第三部分：非线性系统的状态估计与滤波 这是本书的核心部分，系统地介绍了应对系统动态和观测模型非线性的主流方法。 第 5 章：扩展与无迹变换滤波 详细推导了扩展卡尔曼滤波（EKF）的一阶和二阶近似。随后，重点介绍了无迹卡尔曼滤波（UKF），基于Sigma点采样策略，通过精确匹配高斯分布的一阶和二阶矩来避免对系统雅可比矩阵的显式计算。本章分析了这两种方法在处理强非线性时的收敛性和计算复杂度。 第 6 章：粒子滤波与序列蒙特卡洛方法 本章将焦点转移到完全非高斯或极度非线性的场景。系统地介绍了序列蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo, SMC）方法，包括重要性采样（Importance Sampling）和重采样（Resampling）策略。深入探讨了退化问题（Degeneracy）及其解决方案，如自适应重要性密度函数选择、退火策略以及方差缩减技术。特别关注了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在后验估计中的应用。 第 7 章：高阶滤波与近似推断 本章介绍了比EKF和UKF更精确但计算成本更高的非线性估计方法。包括Cubature卡尔曼滤波（CKF）及其基于球积分的原理，以及分布演化滤波（Distribution Evolution Filter）。此外，还引入了变分贝叶斯（Variational Bayes, VB）方法，将其作为一种确定性的近似推断技术，与概率性的SMC方法进行对比。 第四部分：先进的数据融合与系统级应用 本部分将滤波理论提升到多传感器系统和复杂控制环境的应用层面，强调信息集成的重要性。 第 8 章：多传感器信息融合的层次结构 详细阐述了数据融合的三个层次：集中式、集中式数据融合和决策级融合。重点分析了在分布式系统中的一致性问题，包括联邦卡尔曼滤波（FKF）的设计原则和信息共享机制。引入了基于共识算法（Consensus Algorithms）的去中心化估计算法。 第 9 章：分散式估计与网络化控制 本章专注于处理由通信延迟、丢包和网络带宽限制引起的滤波挑战。讨论了基于事件触发（Event-Triggered）和基于数据驱动的滤波架构。引入了预测控制（Model Predictive Control, MPC）与滤波估计器的耦合，旨在实现系统性能与网络资源的优化平衡。 第 10 章：应用案例研究：复杂系统的实时估计 本章通过三个深度案例展示理论的应用： 1. 高动态导航中的非线性惯性/GPS融合： 使用自适应UKF处理量测噪声的时变特性。 2. 雷达信号处理中的目标跟踪： 采用粒子滤波来处理杂波环境下的非高斯量测。 3. 生物医学信号中的稀疏恢复： 结合压缩感知（Compressive Sensing）框架与贝叶斯滤波进行高效信号重构。 本书特色总结 本书的价值在于其对传统与现代滤波技术进行了一次全面的梳理与整合。它摒弃了对特定滤波器类型（如仅讨论卡尔曼或仅讨论粒子滤波）的偏爱，而是着重于建立一个普适的、基于概率和统计优化的估计理论框架。通过详尽的数学推导和丰富的案例分析，读者将能够根据实际工程问题的非线性程度、计算资源和噪声特性，自主选择并优化最合适的信号处理策略。本书为寻求超越基础线性滤波模型的工程师和研究人员提供了坚实的学术和实践工具箱。

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这本《Linear and Nonlinear Filtering for Scientists and Engineers》给我的第一印象是其厚重感，不仅仅是物理上的厚度，更是其内容深度的一种象征。作为一名科研人员，我深知理论基础的扎实对于创新研究的重要性。这本书的篇幅和结构暗示了它将对线性滤波和非线性滤波的数学原理进行 rigorous 的推导，这对于我们理解算法背后的逻辑至关重要。我特别好奇书中在非线性滤波部分会涉及哪些高级主题，例如，它是否会深入探讨贝叶斯滤波的理论基础，以及各种近似方法（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波）的推导过程和性能权衡？我希望书中能提供足够的数学细节，让我能够真正理解这些算法是如何工作的，而不是仅仅停留在应用层面。此外，我也期待书中能包含一些前沿的研究方向或开放性问题，这对于激发我的研究灵感非常有帮助。当然，我也会仔细考察书中关于算法的验证和实验部分，希望能够看到严谨的数值模拟和性能评估，这对于评估算法的实际效果至关重要。

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说实话，我对于这本书的期待主要集中在它的“应用”层面。我是一名在通信系统领域工作的工程师，日常工作中经常需要处理各种噪声和干扰，而滤波技术是解决这些问题的关键。我希望这本书能够提供丰富多样的实际应用案例，例如在目标跟踪、图像去噪、数据融合等方面的具体实现。我特别希望看到关于如何选择合适的滤波器、如何调整滤波器参数以达到最佳性能的指导。书中对于非线性滤波的介绍，我更看重其在解决实际非线性问题时的有效性，比如在非高斯噪声环境下，或者信号本身具有非线性动态特性时，这本书是否能提供行之有效的解决方案？我希望书中能提供一些实用的技巧和最佳实践，让我能够快速地将书中的知识应用到我的工作中，提高我的工程效率。如果书中包含一些开源代码或者参考实现，那将是锦上添花，能够大大降低我学习和应用新技术的门槛。

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这本书的封面设计简洁大气，虽然我还没有深入阅读，但仅仅是翻阅目录，就让我对它所涵盖的主题充满了期待。作为一名在信号处理领域摸索多年的工程师，我一直对各种滤波技术在实际工程中的应用有着浓厚的兴趣。这本书的标题“Linear and Nonlinear Filtering for Scientists and Engineers”准确地抓住了我的痛点，预示着它将提供一套系统性的理论框架，并辅以贴近实际的案例分析。我尤其关注书中在非线性滤波部分的内容，因为在很多复杂的现实场景中，简单的线性模型往往难以捕捉到信号的本质，而非线性滤波技术则能提供更强大的工具。我希望能在这本书中找到关于卡尔曼滤波、粒子滤波以及其他先进非线性滤波算法的深入讲解，并且最好能有相关的伪代码或实际代码示例，这样我就能更直观地理解算法的实现细节，并将其应用到我目前正在进行的项目中。同时，我也期待书中能对不同滤波方法的适用条件、优缺点进行详细的比较和分析，以便我在面对具体问题时，能够做出更明智的选择。总而言之，这本书的出现，对于我来说，就像是黑暗中的一盏明灯，让我看到了解决复杂信号处理难题的新希望。

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作为一名对数学和工程理论都充满热情的研究生，这本书的标题《Linear and Nonlinear Filtering for Scientists and Engineers》无疑击中了我的兴趣点。我更关注的是其理论的严谨性和数学推导的清晰度。我希望书中能够详细阐述各种滤波算法的数学基础，从最基本的信号与系统理论，到现代的概率统计方法。特别是对于非线性滤波，我希望能够看到对各种近似方法（如UKF, PF）的详细数学推导，包括它们如何克服非线性的挑战，以及它们各自的优势和局限性。我也会关注书中是否提供了相关的数学工具或编程库的介绍，这对于我在实验中验证理论和实现算法非常有帮助。同时，我也期待书中能对不同滤波方法的性能进行理论上的分析，例如关于收敛性、误差界等方面的讨论，这能帮助我更深入地理解这些算法的内在特性。

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这本书的书名本身就充满了吸引力，它直接点出了“线性”与“非线性”两大滤波领域，这恰恰是我在机器学习领域遇到的瓶颈。在处理复杂的、高维的数据时，线性模型往往显得力不从心，而对非线性关系的建模能力则成为了关键。我希望这本书能系统地梳理和对比不同线性与非线性滤波方法的数学基础和核心思想，特别是针对那些在机器学习中有广泛应用的算法，例如在状态空间模型、隐马尔可夫模型中的应用。我好奇书中对于非线性滤波的阐述是否会深入到其在深度学习中的一些变体，例如如何将滤波器思想融入到神经网络的设计中，或者如何利用滤波器来处理序列数据。我希望能从中学习到如何构建更鲁棒、更准确的模型，来处理那些具有复杂动态和非线性关系的真实世界数据。

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