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丁国强 著

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• 非线性系统
• 建模
• 滤波
• 状态估计
• 控制
• 优化
• 自适应滤波
• 卡尔曼滤波
• 机器学习
• 信号处理

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512424470

版次：1

商品编码：12157475

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　非线性系统建模与滤波方法

　　本书主要以导航系统为平台对象,以贝叶斯zui优滤波理论框架为基础开展了现代非线性滤波 理论算法设计和系统建模研究。其中现代非线性滤波理论算法包括了以无迹变换策略为基础的 无迹卡尔曼滤波算法及其变形算法,从矩匹配出发,探究了无迹变换的7种S i gma点集采样策略 获得的新型无迹卡尔曼滤波算法,以及高阶无迹卡尔曼滤波算法的设计思路,对其计算性能给出 了理论分析,并给出了惯性导航系统非线性模型状态参数的仿真计算实例。 本书的研究成果将对从事惯性导航、天文导航、卫星导航及组合导航系统,以及从事现代zui优 滤波理论与算法研究的研究生、高校教师和科研院所相关专业技术人员产生启迪作用。

　　

目录

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 非线性最优滤波理论
1.1.2 导航系统理论研究发展
1.2 国内外舰载机惯性导航设备装备发展
1.3 动基座匹配传递对准技术发展
1.4 技术路线及关键内容
1.4.1 技术路线
1.4.2 关键内容说明
参考文献

第2章 建模与滤波理论基础
2.1 矩阵运算基础
2.1.1 矩阵范数
2.1.2 镜面反射
2.1.3 奇异值分解理论
2.2 多维随机变量概率分布
2.2.1 多维随机变量概念
2.2.2 多维随机变量数字特征
2.3 统计推断与估计理论
2.3.1 基本概念
2.3.2 Bayesian点估计理论
2.3.3 BLUE估计
2.3.4 WLS估计
2.3.5 ML估计
2.3.6 主成分估计
2.3.7 RLS估计
2.4 Kalman滤波原理
2.4.1 Kalman滤波方程
2.4.2 随机线性连续系统Kalman滤波原理
2.4.3 Kalman滤波器的各种滤波方法
2.5 随机非线性系统Kalman滤波理论
2.6 自适应Kalm3n滤波理论
2.7 非线性最小方差滤波方法
2.7.1 最小方差估计概念
2.7.2 Bayesian滤波理论
2.8 本章小结
参考文献

第3章 UnscentedKalman滤波理论与算法
3.1 Bayesian最优滤波理论
3.1.1 GH数值积分逼近Bayesian滤波算法
3.1.2 UT逼近Bayesian滤波算法
3.1.3 加性噪声形式的AUKF滤波扩展算法
3.2 矩匹配UT变换方法
3.3 高阶UKF滤波算法
3.4 UKF算法确定性采样策略
3.4.1 球面单纯形Sigma点采样方法
3.4.2 降阶不对称Sigma点采样方法
3.4.3 新型对称性Sigma点采样方法
3.4.4 Schmidt正交化Sigma点采样方法
3.4.5 最小化Sigma点采样方法
3.4.6 基于正态分布的Sigma点采样方法
3.4.7 五阶高斯求积逼近的Sigma点采样方法
3.5 UKF算法自适应策略
3.6 本章小结
参考文献

第4章 Stirling插值逼近滤波理论与算法
4.1 Stirling捕值多项式逼近原理
4.2 二阶stirling插值多项式逼近滤波算法
4.3 Stirling插值多项式滤波算法分析
4.4 中心差分Kalman滤波算法
4.5 加性噪声形式的中心差分扩展滤波算法
4.6 平方根形式的中心差分扩展滤波算法
4.7 大失准角速度姿态匹配传递对准非线性模型仿真研究
4.8 自适应噪声估计器方法
4.9 本章小结
参考文献

第5章 容积Kalman滤波理论与算法
5.1 概述
5.2 球面径向容积准则
5.3 Gauss-Laguerre容积准则
5.4 容积Kalman滤波算法
5.5 平方根形式的容积Kalman滤波算法
5.6 容积Kalman滤波算法性能分析
5.7 容积KaIman滤波算法应用实例
5.8 本章小结
参考文献

第6章 惯性导航系统原理与传递对准模型可观测性分析
6.1 惯性导航系统原理
6.1.1 载体速度和位置解算
6.1.2 载体姿态解算
6.1.3 传递对准中系统输出信息处理方法
6.1.4 舰船基准主惯性导航系统输出姿态误差处理方法
6.2 惯性器件误差特性分析
6.2.1 陀螺仪误差模型
6.2.2 加速度计误差模型
6.3 捷联惯性导航系统中传统姿态描述方法
6.3.1 几种姿态误差定义
6.3.2 不同的SINS姿态误差模型描述方式
6.3.3 不同的SINS速度误差模型描述方式
6.3.4 不同的SINS误差模型描述方式之间的关系
6.4 传递对准模型可观测性分析
6.4.1 PWCS可观测性分析理论
6.4.2 基于谱条件数的系统可观测度分析原理
6.5 线性传递对准模型可观测性分析
6.5.1 传递对准系统线性误差模型
6.5.2 仿真研究
6.6 本章小结
参考文献

第7章 传统惯性导航系统传递对准建模方法
7.1 概述
7.2 惯性导航系统基本方程
7.3 初始对准误差传播理论
7.4 动基座惯性导航系统误差模型
7.4.1 速度误差模型
7.4.2 姿态误差模型
7.4.3 加速度计和陀螺仪误差模型
7.5 速度匹配传递对准模型
7.5.1 SINS对MINS的速度误差方程
7.5.2 SINS对MINS的失准角误差方程
7.5.3 Kalman滤波器设计
7.5.4 观测方程
7.6 角速度匹配传递对准模型
7.7 姿态匹配传递对准模型
7.8 速度加姿态匹配传递对准模型
7.9 本章小结
参考文献

第8章 新型惯性导航系统传递对准建模方法
8.1 载体姿态描述方法
8.1.1 四元数
8.1.2 Rodrigues参数
8.1.3 修正Rodrigues参数
8.1.4 姿态矩阵的四种描述方法之间的关系
8.2 惯性导航系统传递对准的乘性四元数误差模型
8.2.1 乘性四元数姿态误差方程
8.2.2 乘性四元数速度误差方程
8.2.3 系统观测方程
8.2.4 惯性导航系统快速传递对准误差模型
8.3 惯性导航系统传递对准的加性四元数误差模型
8.3.1 加性四元数定义
8.3.2 加性四元数姿态误差方程
8.3.3 加性四元数速度误差方程
8.3.4 系统观测方程
8.3.5 惯性导航系统快速传递对准误差模型
8.4 基于修正Rdorigues参数的传递对准误差模型
8.4.1 修正Rodrigues参数的姿态误差方程
8.4.2 修正Rodrigues参数的速度误差方程
8.4.3 系统观测方程
8.4.4 惯性导航系统快速传递对准误差模型
8.5 三种快速传递对准误差模型特点分析
8.6 本章小结
参考文献

第9章 传递对准非线性模型算法仿真研究
9.1 四元数加权均值计算方法
9.2 修正Rodrigues参数加权均值计算方法
9.3 传递对准误差模型中心差分滤波算法
9.3.1 乘性四元数误差模型的CDKF算法
9.3.2 修正Rodrigues参数误差模型的CDKF算法
9.3.3 加性四元数误差模型的CDKF算法
9.4 系统模型仿真环境设置
9.5 快速传递对准模型算法的海上对准仿真
9.5.1 乘性四元数误差模型传递对准仿真
9.5.2 加性四元数误差模型传递对准仿真
9.5.3 修正Rodrigues参数传递对准误差模型仿真
9.6 外界条件对传递对准误差模型的影响
9.6.1 观测噪声对姿态失准角估计的影响
9.6.2 舰船摇摆幅度对姿态失准角估计的影响
9.6.3 外界姿态误差对姿态失准角估计的影响
9.6.4 外界速度误差对姿态失准角估计的影响
9.6.5 仿真结果分析
9.7 本章小结
参考文献
后记

深入探索：现代数据分析与预测的基石 在信息爆炸的时代，如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，并在此基础上做出准确的预测，已成为科学研究、工程实践乃至商业决策的关键。本书并非探讨复杂的非线性系统建模和高级滤波理论，而是将目光投向那些支撑起我们现代数据分析与预测能力的基石性方法。我们将一起走进一个更加广阔的领域，涵盖数据预处理、特征工程、统计建模、机器学习基础算法以及可视化技术等一系列构建可靠预测模型不可或缺的环节。 第一部分：数据之始——理解与净化 任何精密的分析都始于对原始数据的深刻理解。本部分将聚焦于数据采集后的初步处理工作，这是确保后续分析准确性的第一道也是最关键的门槛。 数据探索性分析（EDA）：我们将学习如何通过直观的统计指标和可视化手段，全面地了解数据的分布、缺失值情况、异常值特征以及变量之间的初步关系。这包括但不限于均值、中位数、标准差、分位数等描述性统计量的计算，以及直方图、散点图、箱线图等图形的绘制和解读。EDA的目标是勾勒出数据的“画像”，发现潜在的问题和机会。 数据清洗与预处理：真实世界的数据往往不完美，充斥着错误、遗漏和不一致。本部分将系统介绍处理这些问题的常用技术。 缺失值处理：我们会探讨不同类型的缺失（如完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失），并学习多种填充策略，例如均值/中位数/众数填充、插值法（线性、多项式）、基于模型预测的填充等。每种方法的适用场景和优缺点将进行详细分析。 异常值检测与处理：异常值可能扭曲分析结果，也可能蕴含着重要信息。本节将介绍如Z-score、IQR（四分位距）法、箱线图识别法等统计学方法，以及更具鲁棒性的模型驱动方法（如孤立森林、LOF）来识别异常点，并讨论如何根据实际情况选择保留、移除或修正异常值。 数据类型转换与标准化：不同类型的数据（如分类、数值、日期）需要进行适当的转换才能被模型使用。我们将学习独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等分类数据编码技术，以及数值特征的尺度转换，如标准化（Standardization）和归一化（Normalization），理解它们对模型性能的影响。 第二部分：洞察之翼——特征构建与选择 拥有干净的数据只是第一步，如何从中提炼出对预测任务最有价值的“信号”，即特征，是提升模型性能的关键。 特征工程：本部分将深入探讨如何利用领域知识和创造性的思维来生成新的、更具解释力和预测能力的特征。 基于聚合的特征：例如，在分析用户行为时，可以计算用户过去一段时间内的购买次数、平均消费金额等聚合特征。 交互特征：组合现有特征以捕捉它们之间的非线性关系，例如，身高与体重的比例可能比单独的两者更有预测力。 时间序列特征：针对时间序列数据，我们会学习如何提取滞后特征、滚动统计量（如滚动平均、滚动标准差）以及周期性特征。 文本特征提取：对于文本数据，如TF-IDF（词频-逆文档频率）、词袋模型（Bag-of-Words）等方法将帮助我们将非结构化文本转化为可用于机器学习模型的数值表示。 特征选择：当特征数量庞大时，冗余和不相关的特征会增加模型复杂度，降低效率，甚至导致过拟合。本节将介绍多种特征选择技术，以找出最优特征子集。 过滤法（Filter Methods）：基于统计指标（如相关系数、卡方检验、互信息）在模型训练前进行特征筛选。 包装法（Wrapper Methods）：利用模型本身来评估特征子集的性能，例如，递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）：将特征选择过程集成到模型训练过程中，如Lasso回归、决策树中的特征重要性。 第三部分：智慧之核——建模与预测基础 在完成数据准备和特征构建后，我们将进入核心的建模阶段，了解一些基础但强大的预测模型。 回归模型：预测连续数值。 线性回归：从最基本的模型开始，理解最小二乘法原理，并探讨其扩展，如多项式回归。 岭回归与Lasso回归：学习如何使用L1和L2正则化来防止过拟合，提高模型的泛化能力。 决策树回归：理解树的构建过程，以及如何使用它们进行预测。 分类模型：预测离散类别。 逻辑回归：经典的二分类模型，理解其概率输出和决策边界。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于距离的非参数模型，直观易懂。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：学习其核函数技巧，处理非线性可分问题。 朴素贝叶斯：基于概率理论的分类器，在文本分类等领域表现出色。 模型评估与选择：如何客观地评价模型的预测能力至关重要。 回归模型评估指标：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数等。 分类模型评估指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值等。 交叉验证（Cross-Validation）：介绍K折交叉验证等技术，以获得更可靠的模型性能估计。 第四部分：理解之光——可视化与解释 构建模型只是过程的一部分，如何让模型“说话”，理解其预测逻辑，并以直观的方式呈现结果，同样不可忽视。 数据可视化： 图表选择与设计：学习根据数据类型和分析目标选择最合适的图表类型，如折线图、条形图、散点图矩阵、热力图等。 高级可视化技术：介绍交互式可视化工具，如何创建能够动态探索数据和模型结果的图表。 模型解释性： 特征重要性：理解如何从模型（如决策树、集成模型）中提取特征的重要性，以了解哪些因素对预测影响最大。 部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）：可视化单个或两个特征对模型预测的边际效应。 LIME/SHAP：介绍模型无关的解释工具，用于解释单个预测的决策过程。 本书旨在为读者提供一套系统而实用的数据分析与预测方法论，从数据处理的基础到模型的构建与评估，再到结果的可视化与解释，全面提升读者在实际应用中驾驭数据的能力。我们强调理论与实践相结合，通过清晰的讲解和实例分析，帮助读者构建坚实的数据科学基础，从而在复杂的数据世界中找到清晰的路径，做出明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而有力量，书名“非线性系统建模与滤波方法”更是直击我内心深处的学习需求。作为一名在人工智能领域摸索的研究生，我深知非线性模型和滤波技术在处理复杂数据和动态系统中的关键作用。我迫切想了解书中是如何界定和描述“非线性系统”的。它会从数学的严谨角度出发，还是会结合实际的工程案例来解释？我特别关注书中对“建模”过程的阐述。在深度学习盛行的今天，模型构建的方式层出不穷，我希望这本书能为我提供一些更具通用性、更具理论深度的建模思想。例如，书中是否会讨论如何选择合适的非线性函数，如何处理高维非线性系统的降维问题，或者如何将领域知识融入到模型构建中？而对于“滤波方法”的介绍，我更是充满期待。在机器学习和信号处理中，滤波技术常常被用来平滑数据、估计状态，甚至进行预测。我希望书中能够详细介绍各种适用于非线性系统的滤波算法，比如粒子滤波，它在处理非高斯噪声和非线性动态方面有着独特的优势。书中是否会对比不同滤波方法的优劣，并提供一些实际应用中的案例分析？例如，在目标跟踪、传感器融合、或者异常检测等场景下，非线性滤波技术是如何发挥作用的？我希望这本书能够为我打开新的思路，提升我在处理复杂动态系统方面的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先被它的专业性所吸引。“非线性系统建模与滤波方法”几个字，就足以说明它的内容深度。我是一名软件工程师，虽然日常工作主要与线性系统打交道，但我一直对更复杂的非线性世界充满好奇，并希望将所学知识应用到更具挑战性的问题中。我希望书中能够清晰地阐释“非线性系统”的定义和特点，并提供一套系统的方法来理解和描述这些系统。在“建模”方面，我尤其想了解书中是如何引导读者从实际问题出发，构建出能够准确反映系统动态的数学模型。它是否会涉及一些数据驱动的建模技术，或者侧重于基于物理原理的建模？我非常期待书中能够提供一些具体的建模案例，比如在金融市场预测、交通流量控制或者生物医学信号分析等领域，如何构建非线性模型。同样，“滤波方法”也是我非常关注的部分。在处理真实世界的传感器数据时，噪声和不确定性是难以避免的。我希望书中能够详细介绍各种适用于非线性系统的滤波算法，并对比它们的优缺点。例如，它是否会深入讲解粒子滤波器的原理和应用，以及它在处理非高斯噪声和复杂非线性动态方面的优势？书中是否会提供一些实际的工程应用案例，来展示这些滤波方法是如何在实际系统中发挥作用的，例如在目标跟踪、姿态估计或者状态重构等方面。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书，翻开第一页，扑面而来的就是严谨的学术气息。书名《非线性系统建模与滤波方法》就预示着这是一本深入探讨复杂系统理论的书籍。我目前在读研，研究方向涉及到一些需要处理非线性问题的场景，所以对这本书寄予厚望。我特别想知道，书中对于“非线性系统建模”的讲解会从何入手。非线性系统的多样性决定了建模的挑战性，它是否会从数学的理论基础开始，比如引入微分方程、差分方程的非线性形式，或者会更侧重于实际应用中的建模技巧？书中是否会介绍一些经典非线性系统的例子，并给出详细的建模过程？例如，关于混沌系统、振动系统或者生物反馈系统的建模，书中会提供哪些思路和方法？而对于“滤波方法”的介绍，我同样充满了好奇。在许多实际应用中，我们获得的数据往往是存在噪声的，如何从中准确地估计系统的状态，对于做出正确的决策至关重要。书中对非线性滤波方法的介绍，是否会涵盖卡尔曼滤波的非线性扩展，比如EKF和UKF？它是否会进一步介绍粒子滤波等更强大的方法？我尤其关心书中是否会提供一些实际的仿真代码或者案例分析，来展示这些滤波方法是如何在非线性环境中工作的，例如在机器人导航、自动驾驶车辆的状态估计，或者气象预报的精度提升等方面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和书名《非线性系统建模与滤波方法》，就给我一种深度和广度的感觉，仿佛打开了一扇通往复杂系统世界的大门。我是一名在读的通信工程研究生，一直对如何处理信号中的非线性失真以及如何从嘈杂数据中提取有用信息很感兴趣。我希望书中对“非线性系统建模”的阐述能够非常系统和深入。它是否会从数学理论出发，讲解非线性微分方程、非线性差分方程的建立和分析方法？抑或会侧重于工程实践，介绍如何根据系统特性选择合适的模型，例如模糊模型、神经网络模型等？我非常期待书中能有对经典非线性系统的解析，例如振动系统、控制系统中的非线性现象，并给出详细的建模步骤。同时，“滤波方法”也是我关注的重点。在通信系统中，信号往往受到非线性干扰和噪声的影响，如何进行有效的滤波和估计是亟待解决的问题。我希望书中能够详细介绍各种适用于非线性系统的滤波算法，例如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波，以及更强大的粒子滤波。书中是否会对比不同滤波方法的性能，并提供一些在实际通信场景下的应用案例，例如在非线性信道下的信号恢复、目标跟踪的精度提升等方面？我希望能通过这本书，提升自己理解和解决复杂非线性问题，以及处理含噪声数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿在手里，沉甸甸的，封面上“非线性系统建模与滤波方法”几个字，就带着一股学术的严谨和技术的深度，让我充满了期待。翻开目录，看到的是一个一个精心设计的章节，从基础理论的铺陈，到各种复杂的非线性模型构建的探讨，再到各种滤波算法的详解，感觉作者就像一位经验丰富的向导，一步步带领我深入这个既迷人又充满挑战的领域。我很想知道，书中对于“非线性系统建模”的阐述，是否能清晰地勾勒出那些现实世界中看似混乱，实则蕴藏规律的复杂动态。例如，它会如何讲解如何从海量数据中提炼出关键的非线性关系，是侧重于基于物理原理的建模，还是会深入探讨数据驱动的机器学习方法？书中会不会提供一些经典的非线性系统案例，比如混沌系统、生物系统或者经济系统，并给出具体的建模步骤和工具？我对书中关于“滤波方法”的部分尤其感兴趣。在现实世界的许多应用场景中，我们获取到的数据往往伴随着各种噪声和不确定性，如何有效地从这些“浑浊”的数据中提取出“清澈”的信息，一直是困扰工程师和研究人员的难题。书中提到的“滤波方法”，是否涵盖了卡尔曼滤波的非线性扩展，比如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）？它会不会深入剖析这些方法的原理、优缺点以及适用范围？更重要的是，书中是否会提供一些实际的仿真或者案例分析，来展示这些滤波方法在实际问题中的应用效果？例如，在导航、目标跟踪、信号处理等领域，非线性系统和滤波方法扮演着至关重要的角色，我希望这本书能够给我带来启发。

评分☆☆☆☆☆

我手里的这本书，书名是《非线性系统建模与滤波方法》，光是名字就透着一股“硬核”的科技范儿。作为一名有一定工程背景但对非线性领域涉猎不深的学习者，我对此书充满了期待。我希望能在这本书中找到清晰的路径，理解“非线性系统”到底是如何运作的，以及如何对其进行“建模”。非线性系统的行为往往难以预测，它是否会提供一些系统性的方法来分析这些系统的特性，例如分岔、混沌等现象？在建模方面，我会关注书中是否会介绍一些常用的建模方法，例如基于物理规律的建模，或者数据驱动的建模方式，例如神经网络的应用？我希望书中能够提供一些具体的案例，让我能够将理论知识与实际问题联系起来，比如在自动驾驶、机器人控制或者气象预测等领域，如何对非线性系统进行建模。同样，“滤波方法”也是我非常期待的部分。在实际应用中，我们常常需要处理带有噪声的数据，从中提取出最有用的信息。我希望书中能够详细讲解适用于非线性系统的滤波技术，比如卡尔曼滤波的非线性扩展，以及粒子滤波等先进方法。书中是否会深入分析这些滤波方法的原理、优缺点，以及它们在不同场景下的适用性？我特别希望书中能看到一些生动的案例，展示这些滤波技术是如何在实际工程问题中解决挑战的，比如在目标跟踪、导航定位或者信号增强等方面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《非线性系统建模与滤波方法》，一眼看上去就充满了学术的味道，让我不禁想要深入了解。我目前正在学习一些与控制和信号处理相关的课程，而非线性系统和滤波技术正是这些课程中的重要组成部分，所以我对这本书充满了期待。我想知道，在“非线性系统建模”这一部分，作者会如何引导读者去理解那些难以用简单的数学公式来描述的复杂系统。非线性系统往往表现出一些线性系统不具备的特性，比如多稳定性、周期振荡、混沌等，这些都是建模过程中需要重点关注和解决的问题。书中是否会提供一些具体的建模框架或者流程，帮助读者一步步地构建出能够准确反映系统行为的数学模型？它是否会介绍一些常用的非线性模型类型，比如多项式模型、指数模型、或者更复杂的神经网络模型？同时，对于“滤波方法”的阐述，我同样充满好奇。在现实的工程应用中，我们常常需要从带有噪声的测量数据中提取出系统真实的状态信息，这就需要强大的滤波技术。书中是否会详细介绍如何将各种滤波算法应用于非线性系统中？例如，它是否会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（PF）等算法的原理、推导过程和优缺点？我希望书中能够提供一些实际的例子，展示这些滤波方法是如何解决复杂的工程问题的，比如在自动驾驶汽车的定位、无人机的姿态估计，或者医疗设备的数据处理等方面。

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这本书的名字《非线性系统建模与滤波方法》，给我一种强烈的学习欲望。作为一名对工程领域充满热情的研究生，我深知在理解了基础的线性系统之后，掌握非线性系统的建模和滤波技术是迈向更高级应用的关键一步。我非常期待书中能提供一套系统而完整的关于“非线性系统建模”的阐述。它是否会从数学的根源出发，讲解非线性方程的求解方法和稳定性分析？或者更侧重于工程实践中的建模，比如如何从观测数据中构建非线性模型？书中是否会给出一些典型的非线性系统案例，例如振动系统、经济模型或者生物系统，并详细分析其建模过程？对于“滤波方法”的部分，我同样充满了探索的冲动。在许多实际应用中，我们从传感器获取的数据往往是嘈杂且包含不确定性的，如何从中提取出准确的状态信息是至关重要的。我希望书中能够深入浅出地讲解各种适用于非线性系统的滤波算法，特别是那些在处理非高斯噪声和复杂动态方面表现优异的算法。例如，书中是否会详细介绍粒子滤波的原理，以及它在目标跟踪、传感器融合等领域的应用？我期待书中能够提供清晰的数学推导和直观的图解，帮助我透彻理解这些复杂算法，并能通过实际的案例分析，了解它们在解决实际工程问题中的强大能力。

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这本书的名字《非线性系统建模与滤波方法》，光是听起来就觉得很高深，但又有一种莫名的吸引力。作为一名对工程领域有着浓厚兴趣的学习者，我总觉得在理解了线性系统的基本原理之后，下一步就是要攻克非线性这个更广阔、更贴近现实的世界。这本书似乎就是我的一个绝佳的学习机会。我迫切想知道，作者是如何处理“非线性系统建模”这个核心部分的。非线性系统之所以难以处理，很大程度上在于它的复杂性和不可预测性，传统的线性方法在这里往往束手无策。书中是否会提供一些系统性的方法来分析和描述非线性系统的行为？比如，会不会介绍一些非线性系统的分类，以及它们各自的特点？在建模方面，是会侧重于解析方法的探索，还是会引入更现代的数值计算和仿真技术？我特别好奇书中对“滤波方法”的介绍，因为滤波在信号处理、控制系统、状态估计等领域都是不可或缺的技术。非线性系统中的滤波问题，往往比线性系统更加棘手。书中是否会深入探讨如何设计能够应对非线性系统特性的滤波器？比如，除了常见的卡尔曼滤波家族的非线性变种，是否还会涉及粒子滤波等更强大的技术？书中对于不同滤波方法的比较分析，例如在计算复杂度、精度以及鲁棒性方面的权衡，对我来说将是极其宝贵的。我期待书中能够提供一些具体的问题场景，通过这些场景来展示建模和滤波方法的威力，让我能够更直观地理解这些抽象的概念。

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这本书的 title——《非线性系统建模与滤波方法》，就透露出一种深入浅出的专业气息。作为一名刚入门信号处理领域的学生，我对非线性系统和滤波技术感到既陌生又着迷。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，带领我一步步揭开这些复杂概念的面纱。首先，在“非线性系统建模”方面，我期待书中能够提供清晰的理论框架和实用的建模技巧。非线性系统之所以难以处理，很大程度上在于其“不遵循线性叠加原理”。书中是否会详细解释这种“非线性”的内涵，并介绍如何识别和描述非线性系统的特征？它是否会提供一些常用的非线性模型构建方法，例如多项式回归、神经网络建模，或者更基于物理原理的建模方式？我非常好奇书中会不会介绍一些经典的非线性系统案例，比如李萨如图形、洛伦兹吸引子等，并逐步引导读者去理解它们的建模过程。其次，对于“滤波方法”，这是我学习的重中之重。在信号处理中，滤波是去除噪声、提取有用信息的核心技术。我希望书中能够详细讲解适用于非线性系统的滤波算法，尤其是那些能处理非高斯噪声和非线性动态的先进技术。例如，粒子滤波（Particle Filter）因其强大的能力一直让我很感兴趣，书中是否会深入讲解它的工作原理、各种改进算法以及实际应用？我希望书中能提供一些直观的图示和代码示例，帮助我理解这些抽象的滤波概念，并能将它们应用于实际的信号处理问题中。