卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真（第2版）

作者: 黄小平　编著

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已完结现代当代当代文学

目录 (83章)

倒序

正文

1.1滤波的含义 1.2Kalman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 1.3.4Kalman滤波 1.3.5Kalman滤波衍生算法 1.3.6粒子滤波 1.4Kalman滤波的应用领域第2章MATLAB编程基础 2.1.1MATLAB发展历史 2.1.2MATLAB使用简介 2.1.3M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 2.3.1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动画功能第3章线性Kalman滤波 3.1Kalman滤波原理 3.1.1射影定理 3.1.2Kalman滤波器 3.1.3Kalman滤波的参数处理 3.2.1原理介绍 3.3.1状态方程的建立 3.4.1原理介绍 3.5Kalman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 3.6Kalman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 3.6.2Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用 3.7奶牛尾部图像目标跟踪 3.7.1目标运动建模 3.7.2奶牛运动跟踪算法第4章扩展Kalman滤波 4.1.1局部线性化 4.1.2线性Kalman滤波 4.2.1原理介绍 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 4.3.4基于扩展Kalman滤波的纯方位目标跟踪算法 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 4.5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数据加载第5章无迹Kalman滤波 5.1.1无迹变换 5.1.2无迹Kalman滤波算法实现 5.2.1原理介绍 5.3.1原理介绍 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 6.2.1问题描述 6.2.2交互多模型滤波器设计 6.2.3仿真分析 7.1Simulink概述 7.1.1Simulink启动 7.1.2Simulink仿真设置 7.1.3Simulink模块库简介 7.2S函数 7.2.1S函数原理 7.2.2S函数的控制流程 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 7.4.1基于Simulink的扩展Kalman滤波器设计 7.4.2基于Simulink的无迹Kalman滤波器设计反侵权盗版声明

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