Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This book provides a complete explanation of estimation theory and application, modeling approaches, and model evaluation. Each topic starts with a clear explanation of the theory (often including historical context), followed by application issues that should be considered in the design. Different implementations designed to address specific problems are presented, and numerous examples of varying complexity are used to demonstrate the concepts.
This book is intended primarily as a handbook for engineers who must design practical systems. Its primarygoal is to explain all important aspects of Kalman filtering and least-squares theory and application. Discussion of estimator design and model development is emphasized so that the reader may develop an estimator that meets all application requirements and is robust to modeling assumptions. Since it is sometimes difficult to a priori determine the best model structure, use of exploratory data analysis to define model structure is discussed. Methods for deciding on the "best" model are also presented.
A second goal is to present little known extensions of least squares estimation or Kalman filtering that provide guidance on model structure and parameters, or make the estimator more robust to changes in real-world behavior.
A third goal is discussion of implementation issues that make the estimator more accurate or efficient, or that make it flexible so that model alternatives can be easily compared.
The fourth goal is to provide the designer/analyst with guidance in evaluating estimator performance and in determining/correcting problems.
The final goal is to provide a subroutine library that simplifies implementation, and flexible general purpose high-level drivers that allow both easy analysis of alternative models and access to extensions of the basic filtering.
作者简介
目录信息
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用户评价
我是一名在生物医学工程领域工作的工程师，长期以来致力于利用先进的信号处理技术来分析和解释生物医学信号，例如脑电图（EEG）或心电图（ECG）。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，立即引起了我的极大兴趣，因为我知道卡尔曼滤波在处理含有噪声的动态生物信号方面具有显著优势，可以用于提取潜在的生理状态或检测异常模式。我特别希望本书能够深入探讨卡尔曼滤波在处理非线性生物系统动力学时的应用，以及如何通过无迹卡尔曼滤波（UKF）等方法来提高估计的精度。同时，最小二乘法在拟合生物信号模型、估计参数（如药物动力学参数）方面也十分关键。我非常关注本书是否会介绍一些鲁棒的最小二乘方法，以应对生物医学数据中常见的测量误差、个体差异或模型不完全匹配的问题，例如如何使用加权最小二乘或M-估计来处理这些情况。最后，“Modeling”这个词让我对本书在构建生物医学系统模型方面的贡献充满期待。我希望本书能指导我如何将这些高级的滤波和估计技术融会贯通，以构建能够准确描述和预测生物系统行为的模型，从而在我的研究中取得突破性的进展，解决我在实际应用中遇到的挑战。
评分我是一位对统计学和数据分析充满热情的学者，尤其关注如何将理论方法应用于解决实际的科学问题。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，让我对本书的深度和广度充满了好奇。我知道，卡尔曼滤波在处理时间序列数据、估计隐藏变量方面有着卓越的表现，尤其是在状态空间模型中。我非常期待本书能深入探讨卡尔曼滤波的各种变体，例如线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波，并详细分析它们在不同应用场景下的优劣势。同时，最小二乘法（Least-Squares）作为一种核心的参数估计技术，其理论基础和应用范围都非常广泛。我希望本书能够超越基础的最小二乘法，深入介绍一些高级的最小二乘方法，比如如何处理协方差非对角阵的最小二乘、如何利用正则化技术（如Ridge回归、Lasso回归）来提高模型的泛化能力，以及如何处理存在异常值的数据集。最后，“Modeling”一词暗示了本书的重点在于如何利用这些强大的工具来构建和理解复杂的数据生成过程。我希望这本书能够提供一些关于如何将卡尔曼滤波和最小二乘法有机结合，以构建更精确、更具解释力的统计模型，并指导我如何进行模型选择、参数估计和模型诊断，从而在我的研究中取得更深入的见解。
评分这本书的标题——《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》——就足以吸引我对信号处理和估计理论领域最前沿的研究产生浓厚的兴趣。我在多年的科研和工程实践中，一直致力于构建更精确、更稳健的系统模型，以应对日益复杂的数据环境和动态变化。卡尔曼滤波作为一种经典的预测和估计算法，在导航、控制、目标跟踪等领域发挥着至关重要的作用。我尤其关注其在非线性系统、高维数据和实时处理方面的最新进展，以及如何将其与其他高级统计方法相结合，以提升整体的估计性能。最小二乘法虽然看似基础，但在模型参数估计、数据拟合方面却有着不可替代的地位，其背后蕴含的优化理论和统计性质，对于理解和改进数据驱动的模型构建至关重要。我对本书能否深入探讨这些经典方法在现代大数据分析和机器学习中的新应用，以及作者如何巧妙地将它们与最新的滤波技术融合，赋予其更强大的生命力，充满了期待。我希望这本书能够提供一些我未曾接触过的角度和工具，帮助我突破现有方法的瓶颈，在我的具体应用场景中实现性能的显著飞跃。尤其是在处理噪声干扰、模型不确定性以及系统参数的时变性方面，我希望这本书能够提供一些创新性的解决方案或理论指导。
评分我是一位对数学建模和优化理论有着浓厚兴趣的研究生，尤其是在信号处理和控制系统领域。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，直接击中了我的研究方向。我了解到，卡尔曼滤波在许多动态系统的状态估计中扮演着核心角色，但其在非线性情况下的表现往往受到限制。我非常期待本书能提供关于非线性卡尔曼滤波的深入讲解，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）的原理、局限性以及如何改进，或者像无迹卡尔曼滤波（UKF）这样更先进的非线性滤波方法。此外，最小二乘法（Least-Squares）是处理数据拟合和参数估计的基础，但其对噪声的敏感性是一个普遍关注的问题。我希望本书能够探讨如何通过各种技术，如加权最小二乘、鲁棒回归，或者结合贝叶斯框架，来提高最小二乘估计的稳健性，特别是在存在异常值或模型偏差的情况下。最后，“Modeling”这个词汇暗示了本书不仅仅局限于算法的介绍，而是更侧重于如何应用这些强大的工具来构建和理解复杂的系统。我希望这本书能够提供一些关于如何将这些滤波和估计方法融入到系统建模过程中的指导，例如如何选择合适的模型结构、如何进行模型参数的辨识，以及如何评估和验证模型的有效性，以便我能够在我的研究项目中使用更先进的工具来解决实际问题。
评分我是一名计算机视觉领域的博士生，目前正在研究如何提升目标跟踪和场景理解的鲁棒性和准确性。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，让我看到了解决这些问题的希望。我知道，卡尔曼滤波在目标跟踪中是不可或缺的工具，但标准的卡尔曼滤波难以处理目标运动的非线性特性。我非常期待本书能深入讲解扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波等高级技术，并探讨它们在计算机视觉中的具体应用，例如如何处理目标的速度、加速度变化，或者如何进行多目标跟踪。此外，最小二乘法在计算机视觉中也扮演着重要角色，例如在相机标定、三维重建以及姿态估计等方面。我关注本书是否会介绍如何处理计算机视觉数据中常见的噪声和异常值，以及如何应用鲁棒的最小二乘方法，例如RANSAC或L-medoids，来提高估计的稳定性。最后，“Modeling”这个词让我对本书在构建更复杂的视觉模型方面的潜力充满期待。我希望本书能够指导我如何将这些先进的滤波和估计技术与深度学习等方法相结合，构建更强大、更灵活的计算机视觉模型，从而在我的研究中取得突破性的成果，解决目前我所面临的技术难题。
评分我是一名对无线通信系统和信号处理有深入研究的工程师，一直在寻找能够提高系统性能和可靠性的新技术。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，立即吸引了我，因为我知道卡尔曼滤波在信道估计、用户定位以及数据检测方面有着广泛的应用。我非常希望本书能够深入探讨卡尔曼滤波的各种变体，特别是针对无线通信中非线性信道模型和时变特性的改进方法，比如如何利用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）来提高信道估计的精度。同时，最小二乘法在无线通信中的作用也不可小觑，例如在均衡、解调以及参数辨识等方面。我关注本书是否会介绍如何应对无线信道中存在的复杂衰落、多径效应以及干扰，并提供相应的鲁棒的最小二乘方法，例如加权最小二乘或正则化最小二乘。最后，“Modeling”一词让我对本书在构建更精确的无线通信系统模型方面的贡献充满了期待。我希望本书能够指导我如何将这些高级的滤波和估计技术融会贯通，以构建能够准确描述和预测无线信道行为的模型，从而帮助我优化通信系统的设计，提高数据传输的速率和可靠性，最终在我的工作中取得更显著的成就，解决当前面临的实际工程问题。
评分我在金融工程领域工作，经常需要处理大量的时序数据，并从中提取有用的信息以进行风险管理和投资决策。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，立刻引起了我的兴趣。我知道，卡尔曼滤波在处理具有自回归性质的时序数据、估计隐藏状态方面有广泛的应用，尤其是在状态空间模型中。我非常好奇本书是否会深入探讨卡尔曼滤波在金融建模中的具体应用，例如用于资产价格预测、波动率建模或者因子挖掘。同时，最小二乘法在金融数据分析中也扮演着重要角色，例如在回归分析、协方差矩阵估计等方面。我希望本书能够提供一些关于如何应对金融数据中特有的挑战，比如异方差性（volatility clustering）、厚尾分布（fat tails）以及数据中的结构性变化，并给出相应的改进的最小二乘方法。最后，“Modeling”一词暗示了本书将侧重于如何构建能够反映金融市场复杂动态的数学模型。我希望本书能够指导我如何将这些高级的滤波和估计技术融会贯通，以建立更具解释力和预测能力的金融模型，从而更好地理解市场行为，并做出更明智的投资和风险管理决策，从而在我的工作中取得突破。
评分作为一名在航空航天领域工作的工程师，我一直在寻找能够提升飞行器导航和姿态估计精度的先进技术。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，立刻吸引了我的注意。我知道，卡尔曼滤波及其变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），在处理传感器数据融合和状态估计方面起着至关重要的作用。我特别希望本书能深入探讨这些滤波器的理论细节，以及它们在应对非线性动力学模型和传感器噪声方面的最新进展。对于最小二乘法，我在数据拟合和参数辨识中经常使用它，但我一直关注如何提高其鲁棒性，尤其是在处理测量误差、系统参数的不确定性或者模型不完全准确的情况下。我希望这本书能够介绍一些高级的最小二乘技术，例如如何通过正则化方法（如L1或L2正则化）来防止过拟合，或者如何采用诸如RANSAC（Random Sample Consensus）这类方法来处理异常值。而“Modeling”这个词，则让我对本书在系统建模方面的贡献充满期待。我希望这本书能够指导我如何利用卡尔曼滤波和最小二乘法来构建更精确的飞行器动力学模型，如何进行模型参数的估计和校准，以及如何评估模型的性能，从而为提高导航精度和飞行控制稳定性提供理论基础和实践指导，从而在我的工作中取得更好的成果。
评分作为一名对数值计算和算法优化有深入研究的工程师，我一直以来都在寻找能够帮助我理解和掌握更复杂计算模型的资源。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，立刻勾起了我对这本书内容的好奇心。我知道，卡尔曼滤波的理论基础和变种众多，从扩展卡尔曼滤波（EKF）到无迹卡尔曼滤波（UKF），再到粒子滤波，每一种都有其独特的优势和适用范围。我希望这本书能够清晰地梳理这些方法的发展脉络，并深入剖析它们在不同应用场景下的优劣。同时，最小二乘法作为一种基本的参数估计方法，其鲁棒性和效率在实际应用中至关重要。我特别关注本书是否会讨论如何处理具有统计特性的误差，例如异方差性或自相关性，以及如何通过正则化等技术来提高最小二乘估计的稳定性，尤其是在处理“病态”问题时。最后，“Modeling”这个词暗示了这本书可能不仅仅是介绍算法，而是更侧重于如何利用这些算法来构建和理解现实世界的系统。我渴望了解作者如何将卡尔曼滤波和最小二乘法融会贯通，用以建立更精确、更具预测能力的系统模型，并解决实际工程中遇到的挑战，比如模型选择、参数辨识以及模型验证等一系列问题，我希望这本书能给我带来一些新的思路和方法，让我能够在我的工作中有更进一步的提升。
评分作为一名机器人领域的研究者，我一直在探索如何提高机器人在复杂环境中进行感知、定位和导航的准确性。《Advanced Kalman Filtering, Least-Squares and Modeling》这个书名，直接触及了我研究的核心问题。我知道，卡尔曼滤波是机器人状态估计的基石，尤其是在多传感器融合、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）以及目标跟踪等任务中。我非常希望这本书能够深入讲解各种卡尔曼滤波的变种，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以及它们在处理非线性传感器模型和运动模型时的性能特点和改进方法。此外，最小二乘法在机器人中的应用也非常广泛，例如在点云配准、姿态估计以及机器人动力学参数辨识等方面。我关注本书是否会介绍一些鲁棒的最小二乘方法，用以应对实际环境中存在的传感器噪声、测量误差或者环境干扰，比如如何使用加权最小二乘法或M-估计来提高估计的稳健性。最后，“Modeling”这个词让我对本书在机器人系统建模方面的贡献充满期待。我希望本书能够提供一些关于如何利用卡尔曼滤波和最小二乘法来构建机器人的运动模型、传感器模型以及环境模型，并进行有效的参数辨识和模型验证的指导，从而帮助我更好地理解和控制机器人的行为，解决我目前在研究中遇到的难题。
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