卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄小平，王岩 著

图书标签:

• 卡尔曼滤波
• 状态估计
• MATLAB
• 信号处理
• 控制系统
• 导航
• 跟踪
• 滤波算法
• 系统建模
• 优化算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121263101

版次：1

商品编码：11720056

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：179

字数：264000

正文语种：中文

内容简介

　　《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设计方法。
　　《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》可以作为电子信息类各专业高年级本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程或者Kalman滤波原理的教材，也可以作为从事雷达、语音、图像等传感器数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

作者简介

　　黄小平，男，1984年生，现为高校教师，毕业于北京航空航天大学控制科学与工程专业，长期从事物联网、传感网的目标定位和跟踪技术研究，擅长Kalman滤波等状态估计算法。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 滤波的基础知识
1.2 Kalman滤波的背景
1.3 Kalman滤波的发展过程
1.4 Kalman滤波的应用领域

第2章 MATLAB仿真基础
2.1 MATLAB简介
2.1.1 MATLAB发展历史
2.1.2 MATLAB 7.1 的系统简介
2.1.3 M文件编辑器的使用
2.2 数据类型和数组
2.2.1 数据类型概述
2.2.2 数组的创建
2.2.3 数组的属性
2.2.4 数组的操作
2.2.5 结构体和元胞数组
2.3 程序设计
2.3.1 条件语句
2.3.2 循环语句
2.3.3 函数
2.3.4 画图
2.4 小结

第3章 线性Kalman滤波
3.1 Kalman滤波原理
3.1.1 射影定理
3.1.2 Kalman滤波器
3.1.3 Kalman滤波的参数处理
3.2 Kalman滤波在温度测量中的应用
3.2.1 原理介绍
3.2.2 MATLAB仿真程序
3.3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用
3.3.1 状态方程的建立
3.3.2 MATLAB仿真程序
3.4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用
3.4.1 原理介绍
3.4.2 MATLAB仿真程序
3.5 Kalman滤波在石油地震勘探中的应用
3.5.1 石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理
3.5.2 石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现
3.5.3 MATLAB仿真程序
3.6 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用
3.6.1 视频图像处理的基本方法
3.6.2 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用
3.6.3 目标检测MATLAB程序
3.6.4 Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序

第4章 扩展Kalman滤波
4.1 扩展Kalman滤波原理
4.1.1 局部线性化
4.1.2 线性Kalman滤波
4.2 简单非线性系统的扩展Kalman滤波器设计
4.2.1 原理介绍
4.2.2 标量非线性系统EKF的MATLAB程序
4.3 EKF在目标跟踪中的应用
4.3.1 目标跟踪数学建模
4.3.2 基于观测距离的EKF目标跟踪算法
4.3.3 基于距离的目标跟踪算法MATLAB程序
4.3.4 基于EKF的纯方位目标跟踪算法
4.3.5 纯方位目标跟踪算法MATLAB程序
4.4 EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用
4.4.1 三维寻的制导系统
4.4.2 EKF在寻的制导问题中的算法分析
4.4.3 仿真结果
4.4.4 寻的制导MATLAB程序

第5章 无迹Kalman滤波
5.1 无迹Kalman滤波原理
5.1.1 无迹变换
5.1.2 无迹Kalman滤波算法实现
5.2 无迹Kalman滤波在单观测站目标跟踪中的应用
5.2.1 原理介绍
5.2.2 仿真程序
5.3 UKF在匀加速度直线运动目标跟踪中的应用
5.3.1 原理介绍
5.3.2 仿真程序
5.4 UKF与EKF算法的应用比较

第6章 交互多模型Kalman滤波
6.1 交互多模型Kalman滤波原理
6.2 交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用
6.2.1 问题描述
6.2.2 IMM滤波器设计
6.2.3 仿真分析
6.2.4 IMMKalman滤波算法MATLAB仿真程序

第7章 Kalman滤波的Simulink仿真
7.1 Simulink概述
7.1.1 Simulink启动
7.1.2 Simulink仿真设置
7.1.3 Simulink模块库简介
7.2 S函数
7.2.1 S函数原理
7.2.2 S函数的控制流程
7.3 线性Kalman的Simulink仿真
7.3.1 一维数据的Kalman滤波处理
7.3.2 状态方程和观测方程的Simulink建模
7.3.3 基于S函数的Kalman滤波器设计
7.4 非线性Kalman滤波
7.4.1 基于Simulink的EKF滤波器设计
7.4.2 基于Simulink的UKF滤波器设计
7.5 小结

前言/序言

《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》—— 探索最优估计的奥秘，掌握数据融合的艺术 在这个信息爆炸的时代，从传感器测量到复杂系统的状态估计，我们无时无刻不被海量数据所包围。如何在噪声的干扰下，从这些不确定、不精确的数据中提取出最可靠、最准确的信息？如何让我们的系统在动态变化的环境中做出最优的决策？《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》一书，将为您揭示解决这些挑战的关键——卡尔曼滤波。 卡尔曼滤波：理性决策的基石 卡尔曼滤波，作为一种强大的递推估计算法，以其高效和精确的特性，在科学研究和工程实践中扮演着举足轻重的角色。它巧妙地结合了系统的动态模型和测量信息，通过一系列的数学运算，将系统当前状态的最优估计递进式地更新，从而有效地滤除噪声，得到比任何单一测量都更准确的结果。这本书将带您深入理解卡尔曼滤波的核心思想，从最基本的预测-更新循环，到高阶滤波器的演变，层层剖析其内在的数学逻辑和工程含义。 从理论到实践：MATLAB仿真助力理解 枯燥的理论往往难以把握，而生动的实例则能化繁为简。《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》并非仅仅停留在理论层面，更将目光聚焦于实际应用。书中精心设计了大量基于MATLAB的仿真案例，覆盖了卡尔曼滤波在不同领域的典型应用。您将亲手通过MATLAB代码，构建滤波算法，观察其在不同参数设置下的表现，理解不同噪声水平对估计精度的影响。 内容深度解析： 第一部分：理论基石——卡尔曼滤波的数学精髓 状态空间模型： 深入剖析线性动态系统的描述方式，理解状态向量、状态转移矩阵、控制输入矩阵和过程噪声的含义，为卡尔曼滤波奠定理论基础。 最小均方误差（MMSE）估计： 阐释卡尔曼滤波的理论根源，理解它如何通过最小化估计误差的均方值来达到最优。 预测-更新循环： 详细讲解卡尔曼滤波的两个核心步骤——预测（根据系统模型预测下一时刻的状态）和更新（利用测量信息修正预测值），并推导其数学公式。 卡尔曼滤波器的递推形式： 聚焦于递推算法的实现细节，理解增益矩阵的计算及其在状态更新中的关键作用。 协方差矩阵的含义与更新： 深入理解协方差矩阵如何描述状态估计的不确定性，并学习其在预测和更新过程中的演变。 第二部分：拓展与进阶——非线性系统的挑战与解决方案 扩展卡尔曼滤波（EKF）： 面对非线性系统，EKF如何通过泰勒展开进行线性化近似，实现状态估计。书中将详细解析EKF的原理，以及其在线性化过程中可能遇到的问题。 无迹卡尔曼滤波（UKF）： 介绍UKF的sigma点采样方法，理解它如何更精确地传递均值和协方差，避免了EKF的线性化误差，在许多场景下表现更优。 粒子滤波（PF）： 当系统模型和噪声的非高斯性非常严重时，粒子滤波提供了另一种强大的非线性滤波方案。书中将初步介绍PF的基本思想，为读者开启更广阔的视野。 第三部分：应用实践——MATLAB仿真实例解析 目标跟踪： 学习如何利用卡尔曼滤波对运动目标进行精确跟踪，例如在雷达、导弹制导等领域。通过MATLAB仿真，观察滤波算法如何平滑目标轨迹，预测目标位置。 导航与定位： 探索卡尔曼滤波在惯性导航系统（INS）、GPS/INS组合导航中的应用。理解滤波如何融合不同传感器的信息，提高定位精度和鲁棒性。 传感器融合： 学习如何将来自多个传感器的不确定数据融合，获得更全面、更可靠的系统状态信息。例如，在机器人导航中融合激光雷达、摄像头和IMU的数据。 状态估计： 应用于更广泛的工程领域，如电力系统状态估计、通信系统信道估计、经济模型预测等。通过具体的MATLAB示例，直观感受卡尔曼滤波在这些领域的强大能力。 参数调优与性能评估： 书中不仅提供代码，更指导读者如何根据实际应用场景，调整卡尔曼滤波的参数（如过程噪声协方差Q和测量噪声协方差R），并利用各种性能指标（如均方根误差RMSE）来评估滤波器的效果。 本书的独特价值： 理论与实践的完美结合： 严谨的数学推导与生动的MATLAB仿真案例相辅相成，帮助读者深入理解卡尔曼滤波的内在机制，并掌握实际应用的方法。 循序渐进的学习路径： 从基础理论到高级扩展，再到丰富的应用实例，内容组织清晰，适合不同层次的读者。 面向工程应用的视角： 强调滤波器的实际应用效果，关注参数选择、性能评估等工程实践中至关重要的问题。 MATLAB作为核心工具： 提供可运行、可修改的MATLAB代码，让读者能够立即上手，进行个性化的实验和探索。 无论您是资深的工程技术人员，还是初次接触滤波理论的学生，亦或是希望提升数据处理能力的科研人员，《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》都将是您不可或缺的得力助手。它将帮助您洞察数据背后的规律，构建更智能、更精准的系统，在瞬息万变的世界中，做出最明智的决策。现在，就让我们一起踏上这场探索最优估计奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在一个迷宫中找到了指引的灯塔。我之前在学习卡尔曼滤波的时候，经常会感到迷失，因为理论知识太多太杂，而且很多时候都很难与实际应用联系起来。但是，《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书，通过清晰的结构和循序渐进的讲解，让我对卡尔曼滤波有了全新的认识。作者在讲解理论时，总是能恰到好处地穿插一些实际的应用案例，让抽象的公式变得生动起来。比如，在讲解目标跟踪算法时，作者会结合雷达数据，演示卡尔曼滤波器是如何一步步地修正目标的位置和速度估计。这种“理论与实践相结合”的方式，让我在学习过程中始终保持着浓厚的兴趣。更让我惊喜的是，书中提供的MATLAB仿真代码质量非常高，不仅易于理解，而且功能强大，能够模拟各种复杂的场景。我尝试着运行了书中的一些代码，并根据自己的需求进行了修改，很快就得到了想要的结果。这本书的优点在于，它不仅教会了我卡尔曼滤波的原理，更重要的是，它教会了我如何去应用，如何去解决实际问题。这本书的出现，无疑为我在卡尔曼滤波的学习道路上，指明了一个更加清晰、更加高效的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样苦苦钻研信号处理和控制理论的研究生们量身打造的。我之前阅读过不少关于卡尔曼滤波的教材，但总感觉要么理论过于晦涩难懂，要么实例不够贴合实际应用，常常在理论推导和实际编程之间找不到清晰的桥梁。直到我翻开这本《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》，才有一种醍醐灌顶的感觉。它不仅系统地梳理了卡尔曼滤波的数学原理，从概率论的基础到状态空间方程的推导，层层递进，逻辑清晰，让我能够真正理解其背后的数学思想。更难得的是，书中并没有止步于理论讲解，而是将大量篇幅用于结合MATLAB进行仿真演示。每一个算法的实现，每一种参数设置的改变对滤波效果的影响，都通过生动的代码和直观的图形展现出来。这让我这样一个对编程不太敏感的人，也能轻松地跟着书中的步骤一步步实现，并在自己的数据上进行验证。我尤其欣赏书中对各种滤波变种的介绍，比如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以及它们在非线性系统中的应用，这为我解决实际项目中的复杂问题提供了宝贵的指导。那些冗长的公式和符号，在书中通过代码的具象化，变得不再那么遥不可及，而是化为了解决问题的有力工具。这不仅仅是一本书，更像是一位循循善诱的老师，带领我一步步走进了卡尔曼滤波的奇妙世界，让我从“知其然”上升到了“知其所以然”的境界，也为我今后的科研工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它没有采用那种枯燥乏味的学术论文式的写作方式，而是更像是一位经验丰富的工程师在娓娓道来，分享他多年来在卡尔曼滤波领域的心得体会。我个人非常喜欢这种方式，因为它可以让我更容易地进入状态，快速地理解书中讲解的内容。书中在讲解理论的时候，会穿插一些非常生动形象的比喻，比如用“侦探破案”来类比卡尔曼滤波的原理，通过收集“证据”（测量值）和“推理”（预测模型），来推断出“真相”（系统状态）。这种比喻非常贴切，让我能够从直观的层面理解卡尔曼滤波的精髓，而不会被一堆复杂的数学公式所困扰。而且，书中对MATLAB仿真的讲解也做得非常到位，不仅仅是给出代码，更重要的是对代码的每一个细节都进行了深入的剖析，解释了为什么这样写，以及这样做的好处。我尝试着跟着书中的步骤，自己动手敲代码，运行仿真，并且修改参数，观察滤波效果的变化。在这个过程中，我不仅巩固了书本上的知识，还学到了很多在实际编程中非常重要的技巧。这本书的优点在于，它真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它不仅教给你卡尔曼滤波的知识，更重要的是，它教会了你如何去学习，如何去解决问题。我强烈推荐这本书给所有对卡尔曼滤波感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的工程师，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信领域工作的工程师，我经常需要处理各种信号处理方面的问题，其中卡尔曼滤波就是我经常会遇到的一个重要工具。《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书，给了我非常大的帮助。我一直以来都觉得卡尔曼滤波的理论部分有些晦涩难懂，但这本书的讲解方式非常清晰明了，从最基础的线性卡尔曼滤波开始，逐步深入到非线性系统下的各种变种。作者用非常生动的语言和形象的比喻，将复杂的数学概念解释得通俗易懂，让我能够快速地掌握卡尔曼滤波的核心思想。而书中大量的MATLAB仿真代码，更是让我受益匪浅。我尝试着将书中的代码应用到我自己的通信信号处理项目中，发现效果非常好。特别是书中关于“噪声模型”和“系统模型”的讲解，让我能够更好地理解不同模型对滤波效果的影响，并根据实际情况选择合适的模型。我尤其喜欢书中关于“粒子滤波”的介绍，虽然它不是传统意义上的卡尔曼滤波，但它与卡尔曼滤波在某些方面有着异曲同工之妙，而且在某些非线性、非高斯系统中表现更好。这本书的价值在于，它不仅提供了扎实的理论基础，更提供了实用的仿真工具和丰富的应用案例，让我能够将卡尔曼滤波更好地应用于我的工作中。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始拿到这本书，并没有抱太大的期望。毕竟，卡尔曼滤波这个主题，在工程领域虽然重要，但市面上相关的书籍也算不少，很多都是千篇一律的理论堆砌，真正能做到深入浅出、兼顾理论与实践的，凤毛麟角。然而，《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书，却给了我一个大大的惊喜。作者的叙述方式非常独特，没有一开始就陷入复杂的数学推导，而是从一些直观的物理场景入手，比如雷达目标跟踪，卫星导航等，用通俗易懂的语言描绘了卡尔曼滤波解决问题的核心思想：如何利用当前的测量值和系统的预测模型，来估计出系统最有可能的状态。这种“先沐浴，后穿衣”的方式，让初学者能够很快地建立起对卡尔曼滤波的整体认知，不再被海量的公式吓倒。然后，在建立起基本概念之后，作者才开始深入讲解背后的数学原理，而且讲解得非常到位，每一步的推导都清晰可见，逻辑严谨，关键的假设和条件也解释得明明白白。最让我赞叹的是，书中大量的MATLAB仿真代码，不仅仅是简单的演示，而是包含了丰富的注释和对参数设置的详细解释，甚至还探讨了不同参数对滤波性能的影响，以及如何进行参数调优。我试着运行了书中的几个例子，发现代码的质量非常高，可以直接用于我的毕业设计项目，大大节省了我从零开始编写代码的时间和精力。这种理论与实践的完美结合，让这本书的价值得到了极大的提升，绝对是卡尔曼滤波领域不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数学理论有着强烈好奇心的人，同时又希望能够将所学知识应用于实际的工程问题。《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书，完美地契合了我的这种需求。作者在讲解卡尔曼滤波的理论部分时，并没有回避那些复杂的数学公式，而是以一种循序渐进、层层递进的方式，将抽象的数学概念与具体的物理意义相结合。我尤其欣赏书中对“信息矩阵”和“状态向量”的讲解，作者用非常直观的方式解释了它们在卡尔曼滤波中的作用，让我能够深刻理解卡尔曼滤波的内在工作机制。而在MATLAB仿真部分，作者更是将理论与实践完美地结合了起来。他提供的仿真代码不仅结构清晰，注释详细，而且能够模拟各种不同的应用场景，比如目标跟踪、传感器融合等。我尝试着运行了书中的几个仿真实例，并根据自己的理解修改参数，观察滤波效果的变化。在这个过程中，我不仅巩固了书本上的知识，还学到了很多实用的编程技巧。这本书的优点在于，它既满足了我对理论深度探索的需求，又为我提供了将理论应用于实践的工具和方法。这本书无疑是我在卡尔曼滤波领域学习过程中，一本不可多得的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在卡尔曼滤波的教学方面，无疑是一位大师级的人物。我之前学习卡尔曼滤波的时候，经常会遇到一些“黑箱操作”的情况，即很多推导过程被省略，直接给出了结论，让我难以理解其背后的逻辑。但在这本书中，作者非常耐心和细致地讲解了卡尔曼滤波的每一个推导步骤，从贝叶斯定理的应用，到最小均方误差的推导，每一个公式的由来都解释得非常清楚。这种严谨而不失细致的讲解方式，让我能够真正地理解卡尔曼滤波的数学基础，而不仅仅是死记硬背公式。更难能可贵的是，作者并没有止步于理论的讲解，而是将大量的篇幅用于MATLAB仿真。他提供的仿真代码不仅结构清晰，注释详细，而且非常贴合实际应用场景。我尝试着将书中的代码应用到我自己的项目中，发现代码的通用性和可移植性都非常强，让我能够快速地将卡尔曼滤波集成到我的系统中。我尤其喜欢书中关于“协方差矩阵”的讲解，作者用非常形象的比喻来解释协方差矩阵的物理意义，让我能够直观地理解它在卡尔曼滤波中的作用。这本书的出现，让我对卡尔曼滤波有了全新的认识，它不仅是一本技术书籍，更是一份关于如何进行严谨科学研究的范例。

评分☆☆☆☆☆

作为一个有着多年嵌入式系统开发经验的工程师，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解并灵活运用卡尔曼滤波进行状态估计的书籍。《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书，无疑成为了我近期最得力的助手。在实际工程项目中，我们经常会遇到传感器噪声、模型不确定性等问题，如何从这些嘈杂的数据中提取出真实、准确的状态信息，一直是困扰我的难题。这本书的章节设置非常合理，从基础的线性卡尔曼滤波讲起，逐步引入了非线性系统下的扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，并针对不同的应用场景给出了具体的MATLAB实现方案。我特别喜欢书中关于“数据融合”的部分，书中详细讲解了如何利用卡尔曼滤波将来自不同传感器的数据进行有效融合，以提高系统的整体精度和鲁棒性。这对于我正在进行的一个多传感器协同定位项目来说，简直是雪中送炭。书中提供的MATLAB代码不仅清晰易懂，而且可扩展性很强，我可以直接拿来修改和应用到我的项目中。我尝试用书中介绍的EKF算法对我的IMU（惯性测量单元）数据进行融合，结果比我之前自己实现的算法效果要好很多，滤波后的姿态数据明显更加平滑和稳定。这本书不仅仅是教我如何使用卡尔曼滤波，更重要的是，它教会了我如何去思考，如何根据实际问题选择合适的滤波算法，以及如何通过仿真来验证和优化算法的性能。这本书的价值，在于它将复杂的理论知识转化为可以直接应用到工程实践中的解决方案，对于我这样的工程师来说，极具启发性和指导意义。

评分☆☆☆☆☆

对于像我这样，在实际工程中经常与不确定性打交道的设计师来说，《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书简直是一剂“灵丹妙药”。我一直希望能够找到一本能够清晰地解释如何利用不完全、有噪声的测量数据来准确估计系统状态的书，而这本书恰好满足了我的需求。书中对卡尔曼滤波的核心思想——“最佳线性估计”——的阐述非常到位。作者通过一个非常形象的例子，比如一个不断运动的物体，我们只能通过不准确的传感器来观测它的位置，然后利用模型的预测来不断修正这个估计值，最终得到一个比任何单一测量值都更准确的估计。这种讲解方式，让我能够从实际问题的出发，理解卡尔曼滤波的必要性和优势。而MATLAB仿真部分的加入，更是将这种理解推向了极致。书中提供了大量的仿真代码，可以模拟各种不同的场景，比如传感器噪声的大小、模型的准确性等，并观察卡尔曼滤波器是如何在这些条件下工作的。我通过运行这些仿真，直观地看到了卡尔曼滤波是如何在噪声干扰下保持稳定，并给出平滑、准确的估计。这本书的价值在于，它不仅提供了理论知识，更提供了实践的工具和方法，让我能够将卡尔曼滤波真正地应用到我的设计中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我在尝试理解卡尔曼滤波的过程中，经历过不少挫折。很多教材都过于强调理论的严谨性，动辄就是线性代数、概率论的密集公式，看得人眼花缭乱，却始终无法领会其精髓。直到我无意间发现了《卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真》这本书，我才意识到，原来卡尔曼滤波的学习也可以如此有趣和富有成效。这本书最让我印象深刻的是它对“预测-更新”这个核心思想的深刻剖析。作者通过清晰的图示和通俗的语言，将卡尔曼滤波的两个主要阶段——预测和更新——的内在逻辑梳理得一清二楚。每一个步骤的推导都紧密联系着实际的物理意义，让我能够理解为什么这样去计算，以及计算的结果代表着什么。而书中提供的MATLAB仿真，更是将这些抽象的理论具象化到了极致。我亲手运行了书中提供的代码，并对照着图示，看到了滤波器的输出是如何随着测量值的加入而不断修正、趋于准确的。这种“所见即所得”的学习方式，极大地增强了我的学习信心和兴趣。此外，书中还详细介绍了卡尔曼滤波在不同领域的应用案例，比如自动驾驶、机器人导航、目标跟踪等，这些案例的引入，让我能够更直观地感受到卡尔曼滤波的强大生命力，也激发了我进一步探索其在更多领域应用的可能性。这本书不仅是一本技术书籍，更像是一份对卡尔曼滤波领域的热情分享，让我从中学到了知识，更收获了启发。

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好评！这种工具书真是棒极了！

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里边代码比较给力，有借鉴意义

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刚看了会 希望能实用

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卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真

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东西很不错很便宜，买了很多

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斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。

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讲了工程中常用的几种算法，够了

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商品很好，质量很不错

评分☆☆☆☆☆

不错…挺专业的…学校给报，买了六本