粒子滤波原理及应用――MATLAB仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄小平 著

图书标签:

• 粒子滤波
• MATLAB
• 状态估计
• 贝叶斯估计
• 信号处理
• 滤波算法
• 随机过程
• 机器学习
• 工程应用
• 数值仿真

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310461

版次：1

商品编码：12178346

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：轻型纸

页数：216

字数：345600

正文语种：中文

内容简介

本书主要介绍粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。为方便读者快速掌握粒子滤波的精髓，本 书采用原理介绍+实例应用+MATLAB 程序仿真+中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。 本书共 9章，第 1章绪论，介绍粒子滤波的发展状况；第 2章简略地介绍 MATLAB 算法仿真编程基础，便于零 基础的读者学习后续章节介绍的原理；第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础；第4章介绍蒙特卡洛的基本原 理；第 5章介绍粒子滤波的基本原理；第 6章介绍粒子滤波的改进算法，主要是 EPF 算法和 UPF 算法。第 7章 和第 8章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；第 9章为 Simulink 环境下粒子滤波器的设计。

作者简介

黄小平，男，1984年6月生，江西省上饶县人，北京交通大学自动化本科，北京航空航天大学控制科学与工程硕士，博士就读于中国科学技术大学计算机应用专业，主要研究信号与信息处理。著有《卡尔曼滤波原理及应用――MATLAB仿真》、《粒子滤波原理及应用――MATLAB仿》。

目录

第1章 绪论 1
1．1 粒子滤波的发展历史 1
1．2 粒子滤波的现状及趋势 2
1．3 粒子滤波的特点 2
1．4 粒子滤波的应用领域 3
1．5 小结 7
1．6 参考文献 7
第2章 编程基础 11
2．1 MATLAB简介 11
2．1．1 MATLAB发展历史 11
2．1．2 MATLAB 7．10的系统简介 12
2．1．3 M-File编辑器的使用 14
2．2 数据类型和数组 15
2．2．1 数据类型概述 16
2．2．2 数组的创建 17
2．2．3 数组的属性 18
2．2．4 数组的操作 19
2．2．5 结构体和元胞数组 22
2．3 程序设计 23
2．3．1 条件语句 24
2．3．2 循环语句 25
2．3．3 函数 26
2．3．4 画图 28
2．4 常用的数学函数 30
2．5 编程基础实践 33
2．6 小结 34
第3章 概率论与数理统计基础 35
3．1 基本概念 35
3．1．1 随机现象 35
3．1．2 随机试验 35
3．1．3 样本空间 36
3．1．4 随机事件、随机变量 36
3．2 概率与频率 37
3．2．1 相关定义 37
3．2．2 大数定律 38
3．2．3 中心极限定律 39
3．3 条件概率 39
3．3．1 相关概念 39
3．3．2 全概率公式和贝叶斯公式 40
3．4 数字特征 41
3．5 几个重要的概率密度函数 44
3．5．1 均匀分布 44
3．5．2 指数分布 47
3．5．3 高斯分布 47
3．5．4 伽马分布 49
3．6 白噪声和有色噪声 52
3．6．1 白噪声和有色噪声的定义 52
3．6．2 白噪声和有色噪声的比较 53
3．7 小结 59
第4章 蒙特卡洛原理 60
4．1 蒙特卡洛概述 60
4．1．1 历史及发展 60
4．1．2 算法引例 60
4．2 蒙特卡洛方法 61
4．2．1 主要步骤 61
4．2．2 随机数的产生 62
4．2．3 Monte Carlo方法的收敛性 63
4．2．4 Monte Carlo的应用特征 65
4．3 模拟 65
4．3．1 物理模拟 66
4．3．2 计算机模拟 67
4．4 蒙特卡洛的应用 76
4．4．1 蒲丰针实验 76
4．4．2 定积分的计算 78
4．5 小结 85
第5章 粒子滤波原理 86
5．1 算法引例 86
5．2 系统建模 87
5．2．1 状态方程和过程噪声 87
5．2．2 观测方程和测量噪声 88
5．3 核心思想 89
5．3．1 均值思想 89
5．3．2 权重计算 90
5．4 优胜劣汰 92
5．4．1 随机重采样 93
5．4．2 多项式重采样 96
5．4．3 系统重采样 98
5．4．4 残差重采样 101
5．5 粒子滤波器 103
5．5．1 蒙特卡洛采样 103
5．5．2 贝叶斯重要性采样 103
5．5．3 SIS滤波器 104
5．5．4 Bootstrap/SIR滤波器 105
5．5．5 粒子滤波算法通用流程 107
5．6 粒子滤波仿真实例 108
5．6．1 一维系统建模 108
5．6．2 一维系统仿真 108
5．6．3 数据分析 112
5．7 小结 118
5．8 参考文献 118
第6章 改进粒子滤波算法 119
6．1 基本粒子滤波存在的问题 119
6．2 建议密度函数 120
6．3 EPF算法 120
6．4 UPF算法 122
6．5 PF、EPF、UPF综合仿真对比 124
6．6 小结 137
6．7 参考文献 138
第7章 粒子滤波在目标跟踪中的应用 139
7．1 目标跟踪过程描述 139
7．2 单站单目标跟踪系统建模 140
7．3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序 142
7．3．1 基于距离的系统模型 142
7．3．2 基于距离的跟踪系统仿真程序 143
7．4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 149
7．4．1 纯方位目标跟踪系统模型 149
7．4．2 纯方位跟踪系统仿真程序 150
7．5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 153
7．5．1 多站纯方位目标跟踪系统模型 153
7．5．2 多站纯方位跟踪系统仿真程序 155
7．6 非高斯模型下粒子滤波跟踪仿真 160
7．7 小结 166
第8章 粒子滤波在电池寿命估计中的应用 167
8．1 电池寿命课题背景 167
8．2 电池寿命预测模型 169
8．2．1 以容量衰减为基础的储存寿命模型 169
8．2．2 以阻抗增加、功率衰退为基础的储存寿命模型 171
8．2．3 以阻抗增加、功率衰退为基础的循环寿命模型 171
8．2．4 以容量衰减为基础的循环寿命模型 172
8．3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序 172
8．4 小结 179
8．5 参考文献 179
第9章 Simulink仿真 180
9．1 Simulink概述 180
9．1．1 Simulink启动 180
9．1．2 Simulink仿真设置 181
9．1．3 Simulink模块库简介 186
9．2 S函数 190
9．2．1 S函数原理 190
9．2．2 S函数的控制流程 193
9．3 目标跟踪的Simulink仿真 194
9．3．1 状态方程和观测方程的Simulink建模 194
9．3．2 基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用 197
9．4 小结 204

前言/序言

粒子滤波，又名贯序的蒙特卡洛方法。它不像卡尔曼滤波那样从提出到成名基本都是由数学家鲁道夫卡尔曼（Rudolf Emil Kálmán，1930.5—2016.7）主导的，粒子滤波则是由一群又一群的学者推动并发展壮大的。1996年，Del Moral在《非线性滤波：相互作用粒子解》一文中提出“粒子滤波”这一术语；刘军（北大数学系本科毕业，统计学领域的“大牛”，年仅35岁便成为哈弗大学终身正教授）在1998年提出“贯序的蒙特卡洛方法”；2000年，俄勒冈研究生院的鲁道夫范德莫维（Rudolph van der Merwe）、剑桥大学的阿尔诺（Arnaud Doucet）、加州大学伯克利分校的南多弗雷塔斯（Nando de Freitas）等提出“无迹粒子滤波”。粒子滤波是一个很新的算法并深受国内外研究者追捧。
本书主要介绍粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。粒子滤波是基于概率统计的，因此在介绍粒子滤波之前重点介绍了蒙特卡洛原理，在深入了解蒙特卡洛的统计学原理之后，读者可以较轻松地理解粒子滤波的原理和方法。粒子滤波是近年来发展比较迅速的滤波算法，它在处理噪声方面有着任何滤波器都无法比拟的优点，即任何线性或非线性的系统模型、高斯或非高斯的噪声模型，粒子滤波都能有效地应用和处理。
本书主要由两部分构成：粒子滤波的原理和粒子滤波在非线性系统中的应用。在介绍原理的同时也给出了算法的程序代码，方便读者对照公式理解程序，同时也能从程序代码和注释中反过来理解算法原理。因此，它是粒子滤波方面的研究者快速上手并进入相关研究领域的快捷工具。对于有一定基础的研究者，可以在本书提供代码的基础上，做算法的进一步改进和优化。
与任何滤波器一样，粒子滤波最主要的用途在于处理噪声，降低噪声带来的干扰。所有传感器测量的数据都是受到噪声污染的，噪声不能消除，只能最大限度地降低。例如，在目标跟踪中，传感器一般都采集观测站与目标之间的距离、角度等信息，这些信息往往会受到高斯噪声或非高斯噪声的干扰，导致观测站不能准确地估计目标的状态。常用的补偿措施就是滤波。
在现代时间序列里，常用的滤波算法有最小二乘估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等。这些经典的算法已经广泛应用在雷达、声呐、无线传感器网络等领域中。本书主要结合实际中的应用，如单观测站、多观测站情况下，对目标进行状态估计研究，希望对相关领域的研究者有所帮助。
写作本书其实是很偶然的，这要从我研究生毕业那一刻说起。毕业之初在MATLAB中文论坛上发表过几篇关于卡尔曼滤波和粒子滤波的帖子，后来很多人找我，向我发邮件求助。再后来工作逐渐繁忙，我没有时间一一回复大家，于是萌生了写一本教程的想法，让大家看教程多省事啊。于是，我将自己在研究生阶段如何在“黑暗”中摸索的痛苦经历和学习内容，用通俗易懂的学生语言写出来。在写教程的过程中，感觉越写内容越多，无奈只好整理成两本，将卡尔曼滤波和粒子滤波分开了。目前《卡尔曼滤波原理及应用》已经于2015年7月在电子工业出版社出版，作为一本学术性强的科研参考书销量已经突破8500册，这算是一个小成功了。本书是前一本书的姊妹篇，写作风格也沿袭了上一本书，期望能得到广大读者的认同。
本书能得以撰写，在很大程度上要感谢我的导师王岩老师，她给了我一个很好的研究课题，并给了我学术上的指导，让我少走了很多弯路。本书的编写中，在核心原理推导、章节内容的编排等方面都得到了王老师的参与及支持，再次表示特别的谢意！参与本书编辑和撰写工作的还有缪鹏程、聂金平、闫芬菲、陈冰洁、田龙飞、李超、王夏静、杨刚、钱琛、罗伟、许蓓蓓、汪本干、陈冬杰、丁成祥和杨振新。本书的编辑和勘误，得到了北航同课题组的实验室学弟学妹的帮助，还得到了广大网友的支持和鼓励。最后感谢我的妻子许蓓蓓的理解和支持，感谢可爱女儿黄悦昕给我写作的精神动力！
希望本书对相关领域的研究者有所帮助。由于作者水平有限，其中难免有疏忽及错误之处，恳请读者提出宝贵意见。

黄小平
2017年2月写于上饶

穿越数字海洋的精准导航：粒子滤波的奥秘与实践 在浩瀚的信息时代，我们每天都沉浸在海量的数据流之中。从卫星定位到金融市场分析，从生物医学信号处理到自动驾驶，如何从看似杂乱无章的噪声中提取出有价值的信息，进行精准的预测和决策，成为一项至关重要的挑战。本书并非直接讲解某一特定工具的参数设置，而是旨在深入剖析一种强大而灵活的信号处理与状态估计方法——粒子滤波（Particle Filtering）——其背后深刻的数学原理，以及如何在现实世界中构建和应用基于此方法的智能系统。 拨开迷雾，洞悉不确定性下的最优估计 想象一下，你试图在浓雾中驾驶一艘船，目标是精确抵达某个预设的港口。你只能通过雷达、声纳以及有限的航行日志来判断自己的位置和航向。然而，这些观测设备并非完美，它们会受到各种干扰，带来不确定性。你每一次的航行指令也可能因为海浪、风力等因素而产生偏差。在这样的环境下，如何才能不断修正你的判断，朝着目标前进，并尽量减小误差？ 这就是不确定性下的状态估计问题。在许多工程和科学领域，我们经常需要估计一个隐藏的、动态变化的状态（例如，船的位置、飞机的速度、经济模型的真实参数等），而我们只能通过带有噪声的观测值来间接了解这个状态。卡尔曼滤波（Kalman Filter）作为一种经典的线性状态估计算法，在处理高斯噪声和线性系统时表现出色。然而，现实世界中的许多系统是非线性的，或者噪声的分布也并非简单的钟形曲线。此时，卡尔曼滤波的局限性便显现出来。 粒子滤波，正是为了应对这些复杂场景而生。它是一种基于蒙特卡洛（Monte Carlo）方法的序列重要性采样（Sequential Importance Sampling, SIS）算法。与卡尔曼滤波依赖于对状态后验概率分布的解析解（通常假设为高斯分布）不同，粒子滤波不局限于特定的概率分布形式。它用一组加权的“粒子”（即对状态的可能取值的采样）来近似表示状态的后验概率分布。每一个粒子都代表一个对系统当前状态的猜测，同时携带一个权重，表示该猜测的“可信度”。 从理论基石到算法灵魂：粒子滤波的核心思想 本书将循序渐进地揭示粒子滤波的理论精髓。我们将从贝叶斯滤波的基本框架入手，理解为什么需要不断更新我们对系统状态的信念，以及如何结合先验知识和新的观测信息来获得更准确的后验估计。 贝叶斯滤波的优雅： 首先，我们将深入理解贝叶斯定理在状态估计中的核心作用。在每一步时间演进中，状态估计可以被分解为预测（Propagation）和更新（Update）两个关键过程。预测基于系统的动态模型，将上一时刻的后验分布推演到当前时刻的先验分布。更新则利用当前的观测信息，修正先验分布，得到当前时刻的后验分布。 蒙特卡洛方法的力量： 当状态空间维度很高，或者系统的动态模型和观测模型是非线性、非高斯时，解析求解后验分布变得不可能。此时，蒙特卡洛方法便成为强大的工具。其核心思想是通过大量的随机采样来近似真实的概率分布。 重要性采样： 在粒子滤波中，我们使用重要性采样来从一个“提议分布”（proposal distribution）中抽取样本（粒子），然后通过调整这些样本的权重，使其能够近似目标分布（即后验分布）。关键在于如何选择一个好的提议分布，使得采样效率高，并且能够有效地覆盖目标分布的重要区域。 序列的重要性采样（SIS）： 粒子滤波将重要性采样应用到动态系统中。在每个时间步，我们不是一次性生成所有粒子，而是根据上一时刻的后验分布（由粒子表示）生成当前时刻的先验分布，然后从这个推演出的先验分布中抽取粒子，并根据新的观测来更新这些粒子的权重。 粒子退化问题与重采样（Resampling）： 在SIS算法中，随着时间的推移，粒子权重会逐渐集中在少数几个粒子上，而大部分粒子的权重变得非常小，这被称为“粒子退化”。这会导致估计的精度下降。为了解决这个问题，重采样技术应运而生。重采样通过根据粒子的权重进行有放回的抽样，将权重较大的粒子复制，而将权重较小的粒子淘汰，从而重新生成一组具有相似权重的粒子，有效地解决了粒子退化问题，提高了算法的鲁棒性。 从理论到实践：粒子滤波的演进与变种 本书将不仅仅停留在基础的SIR（Sampling-Importance-Resampling）粒子滤波算法。我们将进一步探索更先进的粒子滤波变种，它们在不同应用场景下展现出更优越的性能。 退化粒子滤波（Degenerate Particle Filter）： 探讨如何设计更优的提议分布，例如，直接从基于观测似然的分布进行采样，可以进一步提高采样效率。 随机有限冲脉冲响应（SFIR）粒子滤波： 介绍如何将粒子滤波应用于时变信道估计等问题。 基于模型预测控制（MPC）的粒子滤波： 讨论如何将粒子滤波与模型预测控制相结合，实现更智能的决策和控制。 粒子平滑（Particle Smoothing）： 展望如何在已知全部观测数据的情况下，对过去某个时刻的状态进行更准确的估计。 穿越应用之海：粒子滤波的广泛图景 粒子滤波的强大之处在于其普适性。它能够在非线性、非高斯的环境中，对各种动态系统进行鲁棒的状态估计。本书将通过丰富的应用实例，生动地展示粒子滤波的魅力。 导航与追踪： 从全球定位系统（GPS）的增强，到无人机、机器人和水下航行器的自主导航，粒子滤波能够有效地融合来自多种传感器（如IMU、视觉里程计、雷达等）的信息，提供连续、准确的位置和姿态估计，即使在GPS信号丢失或受到干扰的情况下也能保持追踪。 目标识别与跟踪： 在视频监控、军事侦察、自动驾驶等领域，识别并跟踪运动目标是核心任务。粒子滤波能够处理目标外观的变化、遮挡、背景杂乱等复杂情况，实现对单个或多个目标的稳健跟踪。 金融建模与风险管理： 金融市场数据往往是非线性的，且具有复杂的波动特性。粒子滤波可以用于估计隐藏的经济变量、预测股票价格、评估投资风险，为金融决策提供支持。 生物医学信号处理： 在脑电图（EEG）、心电图（ECG）等信号分析中，常常需要从嘈杂的数据中提取有意义的信息，用于疾病诊断或生理状态监测。粒子滤波能够有效地处理这些信号的非线性特性和噪声。 通信系统： 在无线通信中，信道往往是时变且非线性的。粒子滤波可以用于信道估计、均衡、解码等环节，提高通信系统的性能。 机器学习与模式识别： 粒子滤波可以作为一种强大的推理工具，应用于隐马尔可夫模型（HMM）、状态空间模型（SSM）等机器学习模型中，进行参数估计和状态推断。 构建你自己的智能引擎：不仅仅是工具的使用 虽然本书的简介不包含具体工具的使用，但其内在的价值在于教会读者理解粒子滤波的“灵魂”。掌握了其核心原理，读者将能够： 深入理解算法的运作机制： 不再是被动地调用库函数，而是能够理解算法的每一步是如何工作的，为何有效，以及潜在的局限性。 针对具体问题设计合适的模型： 能够根据实际的系统动态和观测特性，构建合适的系统模型和观测模型，这是粒子滤波成功的关键。 评估和选择合适的粒子滤波变种： 理解不同算法的优缺点，从而在面对具体问题时，能够做出明智的选择。 分析和优化算法性能： 能够诊断粒子滤波在实际应用中可能遇到的问题（如粒子退化、收敛速度慢等），并提出有效的解决方案。 为更复杂的算法打下基础： 粒子滤波作为一种强大的概率推断工具，是理解更高级的机器学习和人工智能算法（如深度粒子滤波、强化学习中的状态估计等）的重要基石。 通过本书的阅读，你将不仅仅是获得一套工具的使用指南，更是点亮了理解和驾驭不确定性世界的智慧之光。你将能够用数学的语言去描述现实世界的复杂性，并用强大的粒子滤波算法去构建更智能、更精准的解决方案，在数字海洋中，精准地导航，抵达你心中的目标。

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最近对金融建模中的一些高阶统计方法产生了浓厚的兴趣，尤其是那些能够处理非线性、非高斯分布的随机过程。在阅读了大量相关文献后，我注意到粒子滤波在资产价格建模、风险管理等方面的重要性，尤其是在估计一些难以解析的隐藏状态时。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的窗口。尽管我尚未有时间详细阅读其理论部分，但从其“应用”二字以及“MATLAB仿真”的字样，我能感受到它不仅仅停留在理论层面，而是提供了解决实际问题的工具。我推测，书中对于粒子滤波在金融领域的具体应用案例的讲解，将会非常精彩。例如，如何利用粒子滤波来估计隐藏的宏观经济因子对股票市场的影响，或者如何在高频交易中进行实时的状态跟踪。这些都是我非常感兴趣的课题。单凭对算法原理的粗浅了解，我便知道粒子滤波的计算复杂度可能是一个挑战，因此，书中提供的MATLAB仿真，不仅能帮助验证理论，更能为优化算法、提高效率提供思路。我希望这本书能够帮助我更深入地理解粒子滤波在金融领域的强大能力，并将其应用于我的研究和投资实践中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，日常工作中涉及到大量的数据处理和系统优化。最近在接触一些涉及复杂系统状态估计的模块，比如物联网设备的状态预测、传感器网络的异常检测等，而这些问题往往存在着噪声大、模型不确定等特点。在同事的推荐下，我了解到了这本书。虽然我对“粒子滤波”这个概念并不陌生，也大致知道其在贝叶斯估计中的作用，但之前接触的资料往往过于偏向理论，缺乏清晰的实现细节和实践指导。而这本书的副标题“MATLAB仿真”，立刻引起了我的注意。我知道，对于工程师来说，能够将理论转化为可执行的代码，是多么的重要。我期待这本书能够提供清晰的算法流程图、详细的MATLAB代码示例，以及不同场景下的仿真结果分析。我希望它能够帮助我理解粒子滤波的每一步操作，例如粒子生成、权重更新、重采样等，并掌握如何在实际项目中应用这些技术。如果书中能提供一些关于性能优化、参数选择的建议，那就更好了。我相信，有了这本书的指导，我将能更高效地解决我在工作中遇到的实际问题，并为我的系统引入更强大的状态估计能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器学习和信号处理交叉领域充满好奇的在校学生，我一直渴望找到一本能够清晰解释复杂算法，并提供实践指导的书籍。偶然间发现了这本《粒子滤波原理及应用――MATLAB仿真》，虽然我目前还没有机会深入研究粒子滤波，但仅从目录和前言来看，我就被其系统性和实用性深深吸引。它似乎能将那些抽象的数学概念，通过MATLAB仿真的方式，变得可视化、可理解。我了解到粒子滤波在目标跟踪、状态估计等领域有着广泛的应用，这正是我在学习中经常遇到的挑战。很多时候，理论知识的学习总会遇到“纸上谈兵”的困境，而这本书恰恰弥补了这一点。作者显然花了很多心思去设计仿真案例，这对于我这种需要通过动手实践来加深理解的学生来说，简直是福音。我甚至可以想象，在未来的课程设计或毕业设计中，这本书将成为我不可或缺的参考资料。它不仅仅是提供知识，更是提供了一种解决问题的思路和方法，这对于培养独立思考和解决实际问题的能力至关重要。我非常期待能够跟随这本书，一步步探索粒子滤波的奥秘，并在MATLAB中看到那些理论转化为生动的仿真。

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作为一个对图像处理领域充满热情的业余爱好者，我一直对如何让计算机“看懂”和“理解”图像感到着迷。在学习图像识别和目标跟踪的过程中，我常常被那些需要从模糊、噪声干扰的数据中提取出有用信息的技术所吸引。偶然间，我翻阅到了这本书的介绍。虽然我还没有机会细读，但“粒子滤波”和“MATLAB仿真”这两个关键词，已经在我心中勾勒出了一幅充满想象的画面。我能够想象，这本书将引导我如何利用粒子滤波来跟踪视频中的运动目标，如何在复杂的背景下提取出我们感兴趣的物体，甚至可能在图像增强、去噪方面也有所涉及。我一直认为，理论的学习如果没有实践的支撑，会显得苍白无力。而这本书提供的MATLAB仿真，恰恰解决了这个问题。我期待它能提供清晰易懂的图示，逐步讲解如何用代码实现粒子滤波的每一步，并展示出仿真过程中精彩纷呈的视觉效果。这对我来说，不仅仅是学习一门技术，更是一种探索未知、激发创造力的过程。我希望这本书能成为我打开图像处理新世界的一把钥匙，让我能够用代码和算法，赋予图像更深的含义。

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这本书的光辉，即便我才翻了几页，已经隐隐约约能感受到作者深厚的功底。标题中的“粒子滤波”几个字，本身就带着一种神秘而强大的吸引力，仿佛能瞬间打开一个全新的认知领域。我本身从事的是机器人导航的研究，在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的开发中，常常会遇到传感器数据的不确定性问题，而粒子滤波正是解决这类问题的一把利器。虽然这本书还没有深入到我的具体应用场景，但仅仅是其原理的阐述，就让我窥见了解决之道。那种从贝叶斯滤波的理论基础出发，层层递进，直至粒子滤波的独特思想，让我觉得豁然开朗。书中对粒子退化、重采样等核心概念的讲解，虽然我还没来得及细细体会，但字里行间流露出的严谨与清晰，足以让我对其后续内容的期待值直线飙升。尤其是“MATLAB仿真”的副标题，更是为我这样的实践者提供了极大的便利，我知道，未来我将能把书中的理论直接转化为可运行的代码，去验证、去优化。这对于一个希望将理论付诸实践的研究者来说，是多么宝贵的财富。我预感，这本书将成为我案头的常客，随时翻阅，并在我的研究道路上给予我重要的指引。

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书的质量不错，就是前面基础部分介绍太多

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一次性买了很多本，速度快。

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非常好的一本书，适合初学者

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好书

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一般

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看起来非常不错的一本书

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有用

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一般