【内容简介】《第二版卡尔曼滤波与应用和MATLAB程序详解》共8章45节,总学时1716分钟,合28.6小时。主要内容包括:卡尔曼滤波数学模型及MATLAB程序轻松入门,标准卡尔曼滤波处理线性离散随机系统算法再提升,卡尔曼滤波理论简介与算法主要参数作用,卡尔曼滤波在定位和跟踪与估计实际信号等方面的应用,扩展卡尔曼滤波(EKF)处理非线性微分随机系统及其应用3例,无迹卡尔曼滤波(UKF)处理非线性离散随机系统及其应用,交互式多模型(IMM)滤波及其应用与推广问题。全部提供MATLAB代码程序和PPT课件。提供辅导答疑。
第一章 必先看和卡尔曼滤波的影响力及其研究领域简介
第二章 卡尔曼滤波数学模型及MATLAB程序轻松入门
第三章 标准卡尔曼滤波处理线性离散随机系统算法再提升
第四章 卡尔曼滤波理论简介与算法主要参数作用
14、KF7_标准卡尔曼滤波的标准模型及其理论假设及证明与5基本公式等介绍
15、KF8_卡尔曼滤波算法中2个初始值的选择假设及其对误差影响(
16、KF9_状态空间描述中2处噪声的理论要求及其检测办法
17、KF10_卡尔曼增益Kg及误差协方差矩阵P的作用分析及离线处理(
18、KF11_卡尔曼滤波论文写作需要的几个数量指标及进一步扩展
第五章 卡尔曼滤波在定位和跟踪与估计实际信号等方面的应用
19、KF12_基于卡尔曼滤波方法分析简化的GPS定位问题
20、KF13_1KF方法分析自由下落球体图像问题的系统模型
21、KF13_2图像的球体特征识别方法与MATLAB程序分析
22、KF13_3基于KF方法分析自由下落球体图像问题的主程序分析
23、KF13_4工程现场中用KF方法分析自由下落球体跟踪的程序分析
24、KF14_基于卡尔曼滤波估计电压的实际值详解及其程序对比分析(
第六章 扩展卡尔曼滤波(EKF)处理非线性微分随机系统及其应用3例
25、KF15_1线性系统扩展到非线性系统及雅可比矩阵计算问题
26、KF15_2扩展卡尔曼滤波的5个基本公式及其改变与思考7题
27、KF16_EKF方法详细分析一个非线性标量数学模型问题
28、KF17_EKF方法分析基于观测距离的二维目标跟踪问题(
29、KF18_基于角度方位的二维目标跟踪问题用EKF方法分析
第七章 无迹卡尔曼滤波(UKF)处理非线性离散随机系统及其应用
30、KF19_1扩展卡尔曼滤波缺陷与UKF方法引入与无迹变换流程
31、KF19_2无迹卡尔曼滤波介绍及思考问题
32、KF20_1观测距离的跟踪问题状态及观测方程与UKF流程程序实现
33、KF20_2跟踪问题的MATLAB程序用无迹卡尔曼滤波算法实现
34、KF21_1状态6分量并且观测2分量的两个方程的函数写法
35、KF21_2UKF程序的子函数详细分析与思考7个问题(
36、KF22_工程现场用UKF方法分析定位或跟踪问题的程序详解
37、KF23_扩展和无迹卡尔曼滤波方法对比分析非线性数学模型问题
第八章 交互式多模型(IMM)滤波及其应用与推广问题
38、KF24_交互式多模型及蒙特卡罗模拟方法简介
39、KF25_马尔可夫链与转移概率矩阵等概念简介
40、KF26_1交互式多模型状态方程与观测方程的结构及转移概率与模型概率
41、KF26_2交互式多模型4大步骤及其公式详解与思考4问题
42、KF27_1程序书写模型状态方程与观测方程及交互输入
43、KF27_2IMM滤波3子函数及轨迹图形显示分析解读
44、KF28_交互式多模型(IMM)方法滤波精度影响参数及优缺点综合分析
45、KF29_工程现场用IMM方法分析跟踪问题的程序详解及祝福