卡尔曼滤波详解:最优估计与应用
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更新于2024-07-17
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"最优过滤(Optimal Filtering)是关于卡尔曼滤波的经典著作,由Brian D.O. Anderson和John B. Moore撰写。这本书深入探讨了最优估计理论,并详细推导了离散卡尔曼滤波器、预报器以及平滑器等关键概念。在信息与系统科学系列丛书中,此书由Thomas Kailath编辑,涵盖了广泛的相关领域,如信号处理、通信工程和控制理论。"
卡尔曼滤波是一种在噪声环境中进行状态估计的统计方法,它在众多领域如航空航天、导航系统、自动控制、图像处理和生物医学信号分析中有着广泛应用。该滤波器基于贝叶斯理论,结合了系统的动态模型和观测数据,以提供对系统状态的最优估计。
本书首先介绍了最优估计理论的基础,这是理解卡尔曼滤波的核心。最优估计是指在给定所有可用信息的情况下,对未知变量的估计具有最小均方误差。这个概念是卡尔曼滤波器设计的基石,它允许我们根据已有的知识和新的观测数据不断更新对系统的理解。
离散卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波理论在离散时间系统中的应用。它通过一系列线性递推公式来更新状态估计,这些公式包括预测步骤(利用系统模型预测未来状态)和更新步骤(结合新观测数据校正预测状态)。预报器则是在没有当前观测数据时,对未来状态的预测。而平滑器则是在所有观测数据都可用的情况下,对过去状态的后向估计,它提供了比滤波器更精确的历史状态估计。
书中可能还涵盖了其他相关主题,比如噪声处理、信号检测和识别、线性系统理论以及通信系统工程等。通过对这些概念的深入学习,读者将能够理解和应用卡尔曼滤波技术解决实际问题,提高数据处理的精度和效率。
"Optimal Filtering" 是一本深入学习卡尔曼滤波及其应用的重要教材,适合电气工程、控制理论、信号处理和通信领域的学者及工程师参考阅读。通过阅读此书,读者不仅可以掌握卡尔曼滤波的基本原理,还能了解到这一领域的最新发展和实际应用。
2014-09-05 上传
optimal_actions = optimal_action_values.argmax(axis=1) print('最优策略 = {}'.format(optimal_actions)) 解释
2023-07-11 上传
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Vivi要加油啊
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