非綫性係統建模與濾波方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

丁國強 著

圖書標籤:

• 非綫性係統
• 建模
• 濾波
• 狀態估計
• 控製
• 優化
• 自適應濾波
• 卡爾曼濾波
• 機器學習
• 信號處理

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512424470

版次：1

商品編碼：12157475

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　非綫性係統建模與濾波方法

　　本書主要以導航係統為平颱對象,以貝葉斯zui優濾波理論框架為基礎開展瞭現代非綫性濾波 理論算法設計和係統建模研究。其中現代非綫性濾波理論算法包括瞭以無跡變換策略為基礎的 無跡卡爾曼濾波算法及其變形算法,從矩匹配齣發,探究瞭無跡變換的7種S i gma點集采樣策略 獲得的新型無跡卡爾曼濾波算法,以及高階無跡卡爾曼濾波算法的設計思路,對其計算性能給齣 瞭理論分析,並給齣瞭慣性導航係統非綫性模型狀態參數的仿真計算實例。 本書的研究成果將對從事慣性導航、天文導航、衛星導航及組閤導航係統,以及從事現代zui優 濾波理論與算法研究的研究生、高校教師和科研院所相關專業技術人員産生啓迪作用。

　　

目錄

第1章 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 非綫性最優濾波理論
1.1.2 導航係統理論研究發展
1.2 國內外艦載機慣性導航設備裝備發展
1.3 動基座匹配傳遞對準技術發展
1.4 技術路綫及關鍵內容
1.4.1 技術路綫
1.4.2 關鍵內容說明
參考文獻

第2章 建模與濾波理論基礎
2.1 矩陣運算基礎
2.1.1 矩陣範數
2.1.2 鏡麵反射
2.1.3 奇異值分解理論
2.2 多維隨機變量概率分布
2.2.1 多維隨機變量概念
2.2.2 多維隨機變量數字特徵
2.3 統計推斷與估計理論
2.3.1 基本概念
2.3.2 Bayesian點估計理論
2.3.3 BLUE估計
2.3.4 WLS估計
2.3.5 ML估計
2.3.6 主成分估計
2.3.7 RLS估計
2.4 Kalman濾波原理
2.4.1 Kalman濾波方程
2.4.2 隨機綫性連續係統Kalman濾波原理
2.4.3 Kalman濾波器的各種濾波方法
2.5 隨機非綫性係統Kalman濾波理論
2.6 自適應Kalm3n濾波理論
2.7 非綫性最小方差濾波方法
2.7.1 最小方差估計概念
2.7.2 Bayesian濾波理論
2.8 本章小結
參考文獻

第3章 UnscentedKalman濾波理論與算法
3.1 Bayesian最優濾波理論
3.1.1 GH數值積分逼近Bayesian濾波算法
3.1.2 UT逼近Bayesian濾波算法
3.1.3 加性噪聲形式的AUKF濾波擴展算法
3.2 矩匹配UT變換方法
3.3 高階UKF濾波算法
3.4 UKF算法確定性采樣策略
3.4.1 球麵單純形Sigma點采樣方法
3.4.2 降階不對稱Sigma點采樣方法
3.4.3 新型對稱性Sigma點采樣方法
3.4.4 Schmidt正交化Sigma點采樣方法
3.4.5 最小化Sigma點采樣方法
3.4.6 基於正態分布的Sigma點采樣方法
3.4.7 五階高斯求積逼近的Sigma點采樣方法
3.5 UKF算法自適應策略
3.6 本章小結
參考文獻

第4章 Stirling插值逼近濾波理論與算法
4.1 Stirling捕值多項式逼近原理
4.2 二階stirling插值多項式逼近濾波算法
4.3 Stirling插值多項式濾波算法分析
4.4 中心差分Kalman濾波算法
4.5 加性噪聲形式的中心差分擴展濾波算法
4.6 平方根形式的中心差分擴展濾波算法
4.7 大失準角速度姿態匹配傳遞對準非綫性模型仿真研究
4.8 自適應噪聲估計器方法
4.9 本章小結
參考文獻

第5章 容積Kalman濾波理論與算法
5.1 概述
5.2 球麵徑嚮容積準則
5.3 Gauss-Laguerre容積準則
5.4 容積Kalman濾波算法
5.5 平方根形式的容積Kalman濾波算法
5.6 容積Kalman濾波算法性能分析
5.7 容積KaIman濾波算法應用實例
5.8 本章小結
參考文獻

第6章 慣性導航係統原理與傳遞對準模型可觀測性分析
6.1 慣性導航係統原理
6.1.1 載體速度和位置解算
6.1.2 載體姿態解算
6.1.3 傳遞對準中係統輸齣信息處理方法
6.1.4 艦船基準主慣性導航係統輸齣姿態誤差處理方法
6.2 慣性器件誤差特性分析
6.2.1 陀螺儀誤差模型
6.2.2 加速度計誤差模型
6.3 捷聯慣性導航係統中傳統姿態描述方法
6.3.1 幾種姿態誤差定義
6.3.2 不同的SINS姿態誤差模型描述方式
6.3.3 不同的SINS速度誤差模型描述方式
6.3.4 不同的SINS誤差模型描述方式之間的關係
6.4 傳遞對準模型可觀測性分析
6.4.1 PWCS可觀測性分析理論
6.4.2 基於譜條件數的係統可觀測度分析原理
6.5 綫性傳遞對準模型可觀測性分析
6.5.1 傳遞對準係統綫性誤差模型
6.5.2 仿真研究
6.6 本章小結
參考文獻

第7章 傳統慣性導航係統傳遞對準建模方法
7.1 概述
7.2 慣性導航係統基本方程
7.3 初始對準誤差傳播理論
7.4 動基座慣性導航係統誤差模型
7.4.1 速度誤差模型
7.4.2 姿態誤差模型
7.4.3 加速度計和陀螺儀誤差模型
7.5 速度匹配傳遞對準模型
7.5.1 SINS對MINS的速度誤差方程
7.5.2 SINS對MINS的失準角誤差方程
7.5.3 Kalman濾波器設計
7.5.4 觀測方程
7.6 角速度匹配傳遞對準模型
7.7 姿態匹配傳遞對準模型
7.8 速度加姿態匹配傳遞對準模型
7.9 本章小結
參考文獻

第8章 新型慣性導航係統傳遞對準建模方法
8.1 載體姿態描述方法
8.1.1 四元數
8.1.2 Rodrigues參數
8.1.3 修正Rodrigues參數
8.1.4 姿態矩陣的四種描述方法之間的關係
8.2 慣性導航係統傳遞對準的乘性四元數誤差模型
8.2.1 乘性四元數姿態誤差方程
8.2.2 乘性四元數速度誤差方程
8.2.3 係統觀測方程
8.2.4 慣性導航係統快速傳遞對準誤差模型
8.3 慣性導航係統傳遞對準的加性四元數誤差模型
8.3.1 加性四元數定義
8.3.2 加性四元數姿態誤差方程
8.3.3 加性四元數速度誤差方程
8.3.4 係統觀測方程
8.3.5 慣性導航係統快速傳遞對準誤差模型
8.4 基於修正Rdorigues參數的傳遞對準誤差模型
8.4.1 修正Rodrigues參數的姿態誤差方程
8.4.2 修正Rodrigues參數的速度誤差方程
8.4.3 係統觀測方程
8.4.4 慣性導航係統快速傳遞對準誤差模型
8.5 三種快速傳遞對準誤差模型特點分析
8.6 本章小結
參考文獻

第9章 傳遞對準非綫性模型算法仿真研究
9.1 四元數加權均值計算方法
9.2 修正Rodrigues參數加權均值計算方法
9.3 傳遞對準誤差模型中心差分濾波算法
9.3.1 乘性四元數誤差模型的CDKF算法
9.3.2 修正Rodrigues參數誤差模型的CDKF算法
9.3.3 加性四元數誤差模型的CDKF算法
9.4 係統模型仿真環境設置
9.5 快速傳遞對準模型算法的海上對準仿真
9.5.1 乘性四元數誤差模型傳遞對準仿真
9.5.2 加性四元數誤差模型傳遞對準仿真
9.5.3 修正Rodrigues參數傳遞對準誤差模型仿真
9.6 外界條件對傳遞對準誤差模型的影響
9.6.1 觀測噪聲對姿態失準角估計的影響
9.6.2 艦船搖擺幅度對姿態失準角估計的影響
9.6.3 外界姿態誤差對姿態失準角估計的影響
9.6.4 外界速度誤差對姿態失準角估計的影響
9.6.5 仿真結果分析
9.7 本章小結
參考文獻
後記

深入探索：現代數據分析與預測的基石 在信息爆炸的時代，如何從海量、復雜的數據中提取有價值的信息，並在此基礎上做齣準確的預測，已成為科學研究、工程實踐乃至商業決策的關鍵。本書並非探討復雜的非綫性係統建模和高級濾波理論，而是將目光投嚮那些支撐起我們現代數據分析與預測能力的基石性方法。我們將一起走進一個更加廣闊的領域，涵蓋數據預處理、特徵工程、統計建模、機器學習基礎算法以及可視化技術等一係列構建可靠預測模型不可或缺的環節。 第一部分：數據之始——理解與淨化 任何精密的分析都始於對原始數據的深刻理解。本部分將聚焦於數據采集後的初步處理工作，這是確保後續分析準確性的第一道也是最關鍵的門檻。 數據探索性分析（EDA）：我們將學習如何通過直觀的統計指標和可視化手段，全麵地瞭解數據的分布、缺失值情況、異常值特徵以及變量之間的初步關係。這包括但不限於均值、中位數、標準差、分位數等描述性統計量的計算，以及直方圖、散點圖、箱綫圖等圖形的繪製和解讀。EDA的目標是勾勒齣數據的“畫像”，發現潛在的問題和機會。 數據清洗與預處理：真實世界的數據往往不完美，充斥著錯誤、遺漏和不一緻。本部分將係統介紹處理這些問題的常用技術。 缺失值處理：我們會探討不同類型的缺失（如完全隨機缺失、隨機缺失、非隨機缺失），並學習多種填充策略，例如均值/中位數/眾數填充、插值法（綫性、多項式）、基於模型預測的填充等。每種方法的適用場景和優缺點將進行詳細分析。 異常值檢測與處理：異常值可能扭麯分析結果，也可能蘊含著重要信息。本節將介紹如Z-score、IQR（四分位距）法、箱綫圖識彆法等統計學方法，以及更具魯棒性的模型驅動方法（如孤立森林、LOF）來識彆異常點，並討論如何根據實際情況選擇保留、移除或修正異常值。 數據類型轉換與標準化：不同類型的數據（如分類、數值、日期）需要進行適當的轉換纔能被模型使用。我們將學習獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等分類數據編碼技術，以及數值特徵的尺度轉換，如標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），理解它們對模型性能的影響。 第二部分：洞察之翼——特徵構建與選擇 擁有乾淨的數據隻是第一步，如何從中提煉齣對預測任務最有價值的“信號”，即特徵，是提升模型性能的關鍵。 特徵工程：本部分將深入探討如何利用領域知識和創造性的思維來生成新的、更具解釋力和預測能力的特徵。 基於聚閤的特徵：例如，在分析用戶行為時，可以計算用戶過去一段時間內的購買次數、平均消費金額等聚閤特徵。 交互特徵：組閤現有特徵以捕捉它們之間的非綫性關係，例如，身高與體重的比例可能比單獨的兩者更有預測力。 時間序列特徵：針對時間序列數據，我們會學習如何提取滯後特徵、滾動統計量（如滾動平均、滾動標準差）以及周期性特徵。 文本特徵提取：對於文本數據，如TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）、詞袋模型（Bag-of-Words）等方法將幫助我們將非結構化文本轉化為可用於機器學習模型的數值錶示。 特徵選擇：當特徵數量龐大時，冗餘和不相關的特徵會增加模型復雜度，降低效率，甚至導緻過擬閤。本節將介紹多種特徵選擇技術，以找齣最優特徵子集。 過濾法（Filter Methods）：基於統計指標（如相關係數、卡方檢驗、互信息）在模型訓練前進行特徵篩選。 包裝法（Wrapper Methods）：利用模型本身來評估特徵子集的性能，例如，遞歸特徵消除（Recursive Feature Elimination, RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）：將特徵選擇過程集成到模型訓練過程中，如Lasso迴歸、決策樹中的特徵重要性。 第三部分：智慧之核——建模與預測基礎 在完成數據準備和特徵構建後，我們將進入核心的建模階段，瞭解一些基礎但強大的預測模型。 迴歸模型：預測連續數值。 綫性迴歸：從最基本的模型開始，理解最小二乘法原理，並探討其擴展，如多項式迴歸。 嶺迴歸與Lasso迴歸：學習如何使用L1和L2正則化來防止過擬閤，提高模型的泛化能力。 決策樹迴歸：理解樹的構建過程，以及如何使用它們進行預測。 分類模型：預測離散類彆。 邏輯迴歸：經典的二分類模型，理解其概率輸齣和決策邊界。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）：基於距離的非參數模型，直觀易懂。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）：學習其核函數技巧，處理非綫性可分問題。 樸素貝葉斯：基於概率理論的分類器，在文本分類等領域錶現齣色。 模型評估與選擇：如何客觀地評價模型的預測能力至關重要。 迴歸模型評估指標：均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數等。 分類模型評估指標：準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值等。 交叉驗證（Cross-Validation）：介紹K摺交叉驗證等技術，以獲得更可靠的模型性能估計。 第四部分：理解之光——可視化與解釋 構建模型隻是過程的一部分，如何讓模型“說話”，理解其預測邏輯，並以直觀的方式呈現結果，同樣不可忽視。 數據可視化： 圖錶選擇與設計：學習根據數據類型和分析目標選擇最閤適的圖錶類型，如摺綫圖、條形圖、散點圖矩陣、熱力圖等。 高級可視化技術：介紹交互式可視化工具，如何創建能夠動態探索數據和模型結果的圖錶。 模型解釋性： 特徵重要性：理解如何從模型（如決策樹、集成模型）中提取特徵的重要性，以瞭解哪些因素對預測影響最大。 部分依賴圖（Partial Dependence Plots, PDP）：可視化單個或兩個特徵對模型預測的邊際效應。 LIME/SHAP：介紹模型無關的解釋工具，用於解釋單個預測的決策過程。 本書旨在為讀者提供一套係統而實用的數據分析與預測方法論，從數據處理的基礎到模型的構建與評估，再到結果的可視化與解釋，全麵提升讀者在實際應用中駕馭數據的能力。我們強調理論與實踐相結閤，通過清晰的講解和實例分析，幫助讀者構建堅實的數據科學基礎，從而在復雜的數據世界中找到清晰的路徑，做齣明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，首先被它的專業性所吸引。“非綫性係統建模與濾波方法”幾個字，就足以說明它的內容深度。我是一名軟件工程師，雖然日常工作主要與綫性係統打交道，但我一直對更復雜的非綫性世界充滿好奇，並希望將所學知識應用到更具挑戰性的問題中。我希望書中能夠清晰地闡釋“非綫性係統”的定義和特點，並提供一套係統的方法來理解和描述這些係統。在“建模”方麵，我尤其想瞭解書中是如何引導讀者從實際問題齣發，構建齣能夠準確反映係統動態的數學模型。它是否會涉及一些數據驅動的建模技術，或者側重於基於物理原理的建模？我非常期待書中能夠提供一些具體的建模案例，比如在金融市場預測、交通流量控製或者生物醫學信號分析等領域，如何構建非綫性模型。同樣，“濾波方法”也是我非常關注的部分。在處理真實世界的傳感器數據時，噪聲和不確定性是難以避免的。我希望書中能夠詳細介紹各種適用於非綫性係統的濾波算法，並對比它們的優缺點。例如，它是否會深入講解粒子濾波器的原理和應用，以及它在處理非高斯噪聲和復雜非綫性動態方麵的優勢？書中是否會提供一些實際的工程應用案例，來展示這些濾波方法是如何在實際係統中發揮作用的，例如在目標跟蹤、姿態估計或者狀態重構等方麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而有力量，書名“非綫性係統建模與濾波方法”更是直擊我內心深處的學習需求。作為一名在人工智能領域摸索的研究生，我深知非綫性模型和濾波技術在處理復雜數據和動態係統中的關鍵作用。我迫切想瞭解書中是如何界定和描述“非綫性係統”的。它會從數學的嚴謹角度齣發，還是會結閤實際的工程案例來解釋？我特彆關注書中對“建模”過程的闡述。在深度學習盛行的今天，模型構建的方式層齣不窮，我希望這本書能為我提供一些更具通用性、更具理論深度的建模思想。例如，書中是否會討論如何選擇閤適的非綫性函數，如何處理高維非綫性係統的降維問題，或者如何將領域知識融入到模型構建中？而對於“濾波方法”的介紹，我更是充滿期待。在機器學習和信號處理中，濾波技術常常被用來平滑數據、估計狀態，甚至進行預測。我希望書中能夠詳細介紹各種適用於非綫性係統的濾波算法，比如粒子濾波，它在處理非高斯噪聲和非綫性動態方麵有著獨特的優勢。書中是否會對比不同濾波方法的優劣，並提供一些實際應用中的案例分析？例如，在目標跟蹤、傳感器融閤、或者異常檢測等場景下，非綫性濾波技術是如何發揮作用的？我希望這本書能夠為我打開新的思路，提升我在處理復雜動態係統方麵的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《非綫性係統建模與濾波方法》，光是聽起來就覺得很高深，但又有一種莫名的吸引力。作為一名對工程領域有著濃厚興趣的學習者，我總覺得在理解瞭綫性係統的基本原理之後，下一步就是要攻剋非綫性這個更廣闊、更貼近現實的世界。這本書似乎就是我的一個絕佳的學習機會。我迫切想知道，作者是如何處理“非綫性係統建模”這個核心部分的。非綫性係統之所以難以處理，很大程度上在於它的復雜性和不可預測性，傳統的綫性方法在這裏往往束手無策。書中是否會提供一些係統性的方法來分析和描述非綫性係統的行為？比如，會不會介紹一些非綫性係統的分類，以及它們各自的特點？在建模方麵，是會側重於解析方法的探索，還是會引入更現代的數值計算和仿真技術？我特彆好奇書中對“濾波方法”的介紹，因為濾波在信號處理、控製係統、狀態估計等領域都是不可或缺的技術。非綫性係統中的濾波問題，往往比綫性係統更加棘手。書中是否會深入探討如何設計能夠應對非綫性係統特性的濾波器？比如，除瞭常見的卡爾曼濾波傢族的非綫性變種，是否還會涉及粒子濾波等更強大的技術？書中對於不同濾波方法的比較分析，例如在計算復雜度、精度以及魯棒性方麵的權衡，對我來說將是極其寶貴的。我期待書中能夠提供一些具體的問題場景，通過這些場景來展示建模和濾波方法的威力，讓我能夠更直觀地理解這些抽象的概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和書名《非綫性係統建模與濾波方法》，就給我一種深度和廣度的感覺，仿佛打開瞭一扇通往復雜係統世界的大門。我是一名在讀的通信工程研究生，一直對如何處理信號中的非綫性失真以及如何從嘈雜數據中提取有用信息很感興趣。我希望書中對“非綫性係統建模”的闡述能夠非常係統和深入。它是否會從數學理論齣發，講解非綫性微分方程、非綫性差分方程的建立和分析方法？抑或會側重於工程實踐，介紹如何根據係統特性選擇閤適的模型，例如模糊模型、神經網絡模型等？我非常期待書中能有對經典非綫性係統的解析，例如振動係統、控製係統中的非綫性現象，並給齣詳細的建模步驟。同時，“濾波方法”也是我關注的重點。在通信係統中，信號往往受到非綫性乾擾和噪聲的影響，如何進行有效的濾波和估計是亟待解決的問題。我希望書中能夠詳細介紹各種適用於非綫性係統的濾波算法，例如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波，以及更強大的粒子濾波。書中是否會對比不同濾波方法的性能，並提供一些在實際通信場景下的應用案例，例如在非綫性信道下的信號恢復、目標跟蹤的精度提升等方麵？我希望能通過這本書，提升自己理解和解決復雜非綫性問題，以及處理含噪聲數據的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的 title——《非綫性係統建模與濾波方法》，就透露齣一種深入淺齣的專業氣息。作為一名剛入門信號處理領域的學生，我對非綫性係統和濾波技術感到既陌生又著迷。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，帶領我一步步揭開這些復雜概念的麵紗。首先，在“非綫性係統建模”方麵，我期待書中能夠提供清晰的理論框架和實用的建模技巧。非綫性係統之所以難以處理，很大程度上在於其“不遵循綫性疊加原理”。書中是否會詳細解釋這種“非綫性”的內涵，並介紹如何識彆和描述非綫性係統的特徵？它是否會提供一些常用的非綫性模型構建方法，例如多項式迴歸、神經網絡建模，或者更基於物理原理的建模方式？我非常好奇書中會不會介紹一些經典的非綫性係統案例，比如李薩如圖形、洛倫茲吸引子等，並逐步引導讀者去理解它們的建模過程。其次，對於“濾波方法”，這是我學習的重中之重。在信號處理中，濾波是去除噪聲、提取有用信息的核心技術。我希望書中能夠詳細講解適用於非綫性係統的濾波算法，尤其是那些能處理非高斯噪聲和非綫性動態的先進技術。例如，粒子濾波（Particle Filter）因其強大的能力一直讓我很感興趣，書中是否會深入講解它的工作原理、各種改進算法以及實際應用？我希望書中能提供一些直觀的圖示和代碼示例，幫助我理解這些抽象的濾波概念，並能將它們應用於實際的信號處理問題中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《非綫性係統建模與濾波方法》，給我一種強烈的學習欲望。作為一名對工程領域充滿熱情的研究生，我深知在理解瞭基礎的綫性係統之後，掌握非綫性係統的建模和濾波技術是邁嚮更高級應用的關鍵一步。我非常期待書中能提供一套係統而完整的關於“非綫性係統建模”的闡述。它是否會從數學的根源齣發，講解非綫性方程的求解方法和穩定性分析？或者更側重於工程實踐中的建模，比如如何從觀測數據中構建非綫性模型？書中是否會給齣一些典型的非綫性係統案例，例如振動係統、經濟模型或者生物係統，並詳細分析其建模過程？對於“濾波方法”的部分，我同樣充滿瞭探索的衝動。在許多實際應用中，我們從傳感器獲取的數據往往是嘈雜且包含不確定性的，如何從中提取齣準確的狀態信息是至關重要的。我希望書中能夠深入淺齣地講解各種適用於非綫性係統的濾波算法，特彆是那些在處理非高斯噪聲和復雜動態方麵錶現優異的算法。例如，書中是否會詳細介紹粒子濾波的原理，以及它在目標跟蹤、傳感器融閤等領域的應用？我期待書中能夠提供清晰的數學推導和直觀的圖解，幫助我透徹理解這些復雜算法，並能通過實際的案例分析，瞭解它們在解決實際工程問題中的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書，翻開第一頁，撲麵而來的就是嚴謹的學術氣息。書名《非綫性係統建模與濾波方法》就預示著這是一本深入探討復雜係統理論的書籍。我目前在讀研，研究方嚮涉及到一些需要處理非綫性問題的場景，所以對這本書寄予厚望。我特彆想知道，書中對於“非綫性係統建模”的講解會從何入手。非綫性係統的多樣性決定瞭建模的挑戰性，它是否會從數學的理論基礎開始，比如引入微分方程、差分方程的非綫性形式，或者會更側重於實際應用中的建模技巧？書中是否會介紹一些經典非綫性係統的例子，並給齣詳細的建模過程？例如，關於混沌係統、振動係統或者生物反饋係統的建模，書中會提供哪些思路和方法？而對於“濾波方法”的介紹，我同樣充滿瞭好奇。在許多實際應用中，我們獲得的數據往往是存在噪聲的，如何從中準確地估計係統的狀態，對於做齣正確的決策至關重要。書中對非綫性濾波方法的介紹，是否會涵蓋卡爾曼濾波的非綫性擴展，比如EKF和UKF？它是否會進一步介紹粒子濾波等更強大的方法？我尤其關心書中是否會提供一些實際的仿真代碼或者案例分析，來展示這些濾波方法是如何在非綫性環境中工作的，例如在機器人導航、自動駕駛車輛的狀態估計，或者氣象預報的精度提升等方麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《非綫性係統建模與濾波方法》，一眼看上去就充滿瞭學術的味道，讓我不禁想要深入瞭解。我目前正在學習一些與控製和信號處理相關的課程，而非綫性係統和濾波技術正是這些課程中的重要組成部分，所以我對這本書充滿瞭期待。我想知道，在“非綫性係統建模”這一部分，作者會如何引導讀者去理解那些難以用簡單的數學公式來描述的復雜係統。非綫性係統往往錶現齣一些綫性係統不具備的特性，比如多穩定性、周期振蕩、混沌等，這些都是建模過程中需要重點關注和解決的問題。書中是否會提供一些具體的建模框架或者流程，幫助讀者一步步地構建齣能夠準確反映係統行為的數學模型？它是否會介紹一些常用的非綫性模型類型，比如多項式模型、指數模型、或者更復雜的神經網絡模型？同時，對於“濾波方法”的闡述，我同樣充滿好奇。在現實的工程應用中，我們常常需要從帶有噪聲的測量數據中提取齣係統真實的狀態信息，這就需要強大的濾波技術。書中是否會詳細介紹如何將各種濾波算法應用於非綫性係統中？例如，它是否會深入講解擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）以及粒子濾波（PF）等算法的原理、推導過程和優缺點？我希望書中能夠提供一些實際的例子，展示這些濾波方法是如何解決復雜的工程問題的，比如在自動駕駛汽車的定位、無人機的姿態估計，或者醫療設備的數據處理等方麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿在手裏，沉甸甸的，封麵上“非綫性係統建模與濾波方法”幾個字，就帶著一股學術的嚴謹和技術的深度，讓我充滿瞭期待。翻開目錄，看到的是一個一個精心設計的章節，從基礎理論的鋪陳，到各種復雜的非綫性模型構建的探討，再到各種濾波算法的詳解，感覺作者就像一位經驗豐富的嚮導，一步步帶領我深入這個既迷人又充滿挑戰的領域。我很想知道，書中對於“非綫性係統建模”的闡述，是否能清晰地勾勒齣那些現實世界中看似混亂，實則蘊藏規律的復雜動態。例如，它會如何講解如何從海量數據中提煉齣關鍵的非綫性關係，是側重於基於物理原理的建模，還是會深入探討數據驅動的機器學習方法？書中會不會提供一些經典的非綫性係統案例，比如混沌係統、生物係統或者經濟係統，並給齣具體的建模步驟和工具？我對書中關於“濾波方法”的部分尤其感興趣。在現實世界的許多應用場景中，我們獲取到的數據往往伴隨著各種噪聲和不確定性，如何有效地從這些“渾濁”的數據中提取齣“清澈”的信息，一直是睏擾工程師和研究人員的難題。書中提到的“濾波方法”，是否涵蓋瞭卡爾曼濾波的非綫性擴展，比如擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）？它會不會深入剖析這些方法的原理、優缺點以及適用範圍？更重要的是，書中是否會提供一些實際的仿真或者案例分析，來展示這些濾波方法在實際問題中的應用效果？例如，在導航、目標跟蹤、信號處理等領域，非綫性係統和濾波方法扮演著至關重要的角色，我希望這本書能夠給我帶來啓發。

評分☆☆☆☆☆

我手裏的這本書，書名是《非綫性係統建模與濾波方法》，光是名字就透著一股“硬核”的科技範兒。作為一名有一定工程背景但對非綫性領域涉獵不深的學習者，我對此書充滿瞭期待。我希望能在這本書中找到清晰的路徑，理解“非綫性係統”到底是如何運作的，以及如何對其進行“建模”。非綫性係統的行為往往難以預測，它是否會提供一些係統性的方法來分析這些係統的特性，例如分岔、混沌等現象？在建模方麵，我會關注書中是否會介紹一些常用的建模方法，例如基於物理規律的建模，或者數據驅動的建模方式，例如神經網絡的應用？我希望書中能夠提供一些具體的案例，讓我能夠將理論知識與實際問題聯係起來，比如在自動駕駛、機器人控製或者氣象預測等領域，如何對非綫性係統進行建模。同樣，“濾波方法”也是我非常期待的部分。在實際應用中，我們常常需要處理帶有噪聲的數據，從中提取齣最有用的信息。我希望書中能夠詳細講解適用於非綫性係統的濾波技術，比如卡爾曼濾波的非綫性擴展，以及粒子濾波等先進方法。書中是否會深入分析這些濾波方法的原理、優缺點，以及它們在不同場景下的適用性？我特彆希望書中能看到一些生動的案例，展示這些濾波技術是如何在實際工程問題中解決挑戰的，比如在目標跟蹤、導航定位或者信號增強等方麵。