粒子濾波原理及應用――MATLAB仿真 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃小平 著

圖書標籤:

• 粒子濾波
• MATLAB
• 狀態估計
• 貝葉斯估計
• 信號處理
• 濾波算法
• 隨機過程
• 機器學習
• 工程應用
• 數值仿真

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310461

版次：1

商品編碼：12178346

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：輕型紙

頁數：216

字數：345600

正文語種：中文

內容簡介

本書主要介紹粒子濾波的基本原理及其在非綫性係統中的應用。為方便讀者快速掌握粒子濾波的精髓，本 書采用原理介紹+實例應用+MATLAB 程序仿真+中文注釋相結閤的方式，嚮讀者介紹濾波的原理和實現過程。 本書共 9章，第 1章緒論，介紹粒子濾波的發展狀況；第 2章簡略地介紹 MATLAB 算法仿真編程基礎，便於零 基礎的讀者學習後續章節介紹的原理；第3章介紹與粒子濾波相關的概率論基礎；第4章介紹濛特卡洛的基本原 理；第 5章介紹粒子濾波的基本原理；第 6章介紹粒子濾波的改進算法，主要是 EPF 算法和 UPF 算法。第 7章 和第 8章為粒子濾波在目標跟蹤、電池參數估計中的應用；第 9章為 Simulink 環境下粒子濾波器的設計。

作者簡介

黃小平，男，1984年6月生，江西省上饒縣人，北京交通大學自動化本科，北京航空航天大學控製科學與工程碩士，博士就讀於中國科學技術大學計算機應用專業，主要研究信號與信息處理。著有《卡爾曼濾波原理及應用――MATLAB仿真》、《粒子濾波原理及應用――MATLAB仿》。

目錄

第1章 緒論 1
1．1 粒子濾波的發展曆史 1
1．2 粒子濾波的現狀及趨勢 2
1．3 粒子濾波的特點 2
1．4 粒子濾波的應用領域 3
1．5 小結 7
1．6 參考文獻 7
第2章 編程基礎 11
2．1 MATLAB簡介 11
2．1．1 MATLAB發展曆史 11
2．1．2 MATLAB 7．10的係統簡介 12
2．1．3 M-File編輯器的使用 14
2．2 數據類型和數組 15
2．2．1 數據類型概述 16
2．2．2 數組的創建 17
2．2．3 數組的屬性 18
2．2．4 數組的操作 19
2．2．5 結構體和元胞數組 22
2．3 程序設計 23
2．3．1 條件語句 24
2．3．2 循環語句 25
2．3．3 函數 26
2．3．4 畫圖 28
2．4 常用的數學函數 30
2．5 編程基礎實踐 33
2．6 小結 34
第3章 概率論與數理統計基礎 35
3．1 基本概念 35
3．1．1 隨機現象 35
3．1．2 隨機試驗 35
3．1．3 樣本空間 36
3．1．4 隨機事件、隨機變量 36
3．2 概率與頻率 37
3．2．1 相關定義 37
3．2．2 大數定律 38
3．2．3 中心極限定律 39
3．3 條件概率 39
3．3．1 相關概念 39
3．3．2 全概率公式和貝葉斯公式 40
3．4 數字特徵 41
3．5 幾個重要的概率密度函數 44
3．5．1 均勻分布 44
3．5．2 指數分布 47
3．5．3 高斯分布 47
3．5．4 伽馬分布 49
3．6 白噪聲和有色噪聲 52
3．6．1 白噪聲和有色噪聲的定義 52
3．6．2 白噪聲和有色噪聲的比較 53
3．7 小結 59
第4章 濛特卡洛原理 60
4．1 濛特卡洛概述 60
4．1．1 曆史及發展 60
4．1．2 算法引例 60
4．2 濛特卡洛方法 61
4．2．1 主要步驟 61
4．2．2 隨機數的産生 62
4．2．3 Monte Carlo方法的收斂性 63
4．2．4 Monte Carlo的應用特徵 65
4．3 模擬 65
4．3．1 物理模擬 66
4．3．2 計算機模擬 67
4．4 濛特卡洛的應用 76
4．4．1 蒲豐針實驗 76
4．4．2 定積分的計算 78
4．5 小結 85
第5章 粒子濾波原理 86
5．1 算法引例 86
5．2 係統建模 87
5．2．1 狀態方程和過程噪聲 87
5．2．2 觀測方程和測量噪聲 88
5．3 核心思想 89
5．3．1 均值思想 89
5．3．2 權重計算 90
5．4 優勝劣汰 92
5．4．1 隨機重采樣 93
5．4．2 多項式重采樣 96
5．4．3 係統重采樣 98
5．4．4 殘差重采樣 101
5．5 粒子濾波器 103
5．5．1 濛特卡洛采樣 103
5．5．2 貝葉斯重要性采樣 103
5．5．3 SIS濾波器 104
5．5．4 Bootstrap/SIR濾波器 105
5．5．5 粒子濾波算法通用流程 107
5．6 粒子濾波仿真實例 108
5．6．1 一維係統建模 108
5．6．2 一維係統仿真 108
5．6．3 數據分析 112
5．7 小結 118
5．8 參考文獻 118
第6章 改進粒子濾波算法 119
6．1 基本粒子濾波存在的問題 119
6．2 建議密度函數 120
6．3 EPF算法 120
6．4 UPF算法 122
6．5 PF、EPF、UPF綜閤仿真對比 124
6．6 小結 137
6．7 參考文獻 138
第7章 粒子濾波在目標跟蹤中的應用 139
7．1 目標跟蹤過程描述 139
7．2 單站單目標跟蹤係統建模 140
7．3 單站單目標觀測距離的係統及仿真程序 142
7．3．1 基於距離的係統模型 142
7．3．2 基於距離的跟蹤係統仿真程序 143
7．4 單站單目標純方位角度觀測係統及仿真程序 149
7．4．1 純方位目標跟蹤係統模型 149
7．4．2 純方位跟蹤係統仿真程序 150
7．5 多站單目標純方位角度觀測係統及仿真程序 153
7．5．1 多站純方位目標跟蹤係統模型 153
7．5．2 多站純方位跟蹤係統仿真程序 155
7．6 非高斯模型下粒子濾波跟蹤仿真 160
7．7 小結 166
第8章 粒子濾波在電池壽命估計中的應用 167
8．1 電池壽命課題背景 167
8．2 電池壽命預測模型 169
8．2．1 以容量衰減為基礎的儲存壽命模型 169
8．2．2 以阻抗增加、功率衰退為基礎的儲存壽命模型 171
8．2．3 以阻抗增加、功率衰退為基礎的循環壽命模型 171
8．2．4 以容量衰減為基礎的循環壽命模型 172
8．3 基於粒子濾波的電池壽命預測仿真程序 172
8．4 小結 179
8．5 參考文獻 179
第9章 Simulink仿真 180
9．1 Simulink概述 180
9．1．1 Simulink啓動 180
9．1．2 Simulink仿真設置 181
9．1．3 Simulink模塊庫簡介 186
9．2 S函數 190
9．2．1 S函數原理 190
9．2．2 S函數的控製流程 193
9．3 目標跟蹤的Simulink仿真 194
9．3．1 狀態方程和觀測方程的Simulink建模 194
9．3．2 基於S函數的粒子濾波器設計及其在跟蹤中的應用 197
9．4 小結 204

前言/序言

粒子濾波，又名貫序的濛特卡洛方法。它不像卡爾曼濾波那樣從提齣到成名基本都是由數學傢魯道夫卡爾曼（Rudolf Emil Kálmán，1930.5—2016.7）主導的，粒子濾波則是由一群又一群的學者推動並發展壯大的。1996年，Del Moral在《非綫性濾波：相互作用粒子解》一文中提齣“粒子濾波”這一術語；劉軍（北大數學係本科畢業，統計學領域的“大牛”，年僅35歲便成為哈弗大學終身正教授）在1998年提齣“貫序的濛特卡洛方法”；2000年，俄勒岡研究生院的魯道夫範德莫維（Rudolph van der Merwe）、劍橋大學的阿爾諾（Arnaud Doucet）、加州大學伯剋利分校的南多弗雷塔斯（Nando de Freitas）等提齣“無跡粒子濾波”。粒子濾波是一個很新的算法並深受國內外研究者追捧。
本書主要介紹粒子濾波的基本原理及其在非綫性係統中的應用。粒子濾波是基於概率統計的，因此在介紹粒子濾波之前重點介紹瞭濛特卡洛原理，在深入瞭解濛特卡洛的統計學原理之後，讀者可以較輕鬆地理解粒子濾波的原理和方法。粒子濾波是近年來發展比較迅速的濾波算法，它在處理噪聲方麵有著任何濾波器都無法比擬的優點，即任何綫性或非綫性的係統模型、高斯或非高斯的噪聲模型，粒子濾波都能有效地應用和處理。
本書主要由兩部分構成：粒子濾波的原理和粒子濾波在非綫性係統中的應用。在介紹原理的同時也給齣瞭算法的程序代碼，方便讀者對照公式理解程序，同時也能從程序代碼和注釋中反過來理解算法原理。因此，它是粒子濾波方麵的研究者快速上手並進入相關研究領域的快捷工具。對於有一定基礎的研究者，可以在本書提供代碼的基礎上，做算法的進一步改進和優化。
與任何濾波器一樣，粒子濾波最主要的用途在於處理噪聲，降低噪聲帶來的乾擾。所有傳感器測量的數據都是受到噪聲汙染的，噪聲不能消除，隻能最大限度地降低。例如，在目標跟蹤中，傳感器一般都采集觀測站與目標之間的距離、角度等信息，這些信息往往會受到高斯噪聲或非高斯噪聲的乾擾，導緻觀測站不能準確地估計目標的狀態。常用的補償措施就是濾波。
在現代時間序列裏，常用的濾波算法有最小二乘估計、卡爾曼濾波、粒子濾波等。這些經典的算法已經廣泛應用在雷達、聲呐、無綫傳感器網絡等領域中。本書主要結閤實際中的應用，如單觀測站、多觀測站情況下，對目標進行狀態估計研究，希望對相關領域的研究者有所幫助。
寫作本書其實是很偶然的，這要從我研究生畢業那一刻說起。畢業之初在MATLAB中文論壇上發錶過幾篇關於卡爾曼濾波和粒子濾波的帖子，後來很多人找我，嚮我發郵件求助。再後來工作逐漸繁忙，我沒有時間一一迴復大傢，於是萌生瞭寫一本教程的想法，讓大傢看教程多省事啊。於是，我將自己在研究生階段如何在“黑暗”中摸索的痛苦經曆和學習內容，用通俗易懂的學生語言寫齣來。在寫教程的過程中，感覺越寫內容越多，無奈隻好整理成兩本，將卡爾曼濾波和粒子濾波分開瞭。目前《卡爾曼濾波原理及應用》已經於2015年7月在電子工業齣版社齣版，作為一本學術性強的科研參考書銷量已經突破8500冊，這算是一個小成功瞭。本書是前一本書的姊妹篇，寫作風格也沿襲瞭上一本書，期望能得到廣大讀者的認同。
本書能得以撰寫，在很大程度上要感謝我的導師王岩老師，她給瞭我一個很好的研究課題，並給瞭我學術上的指導，讓我少走瞭很多彎路。本書的編寫中，在核心原理推導、章節內容的編排等方麵都得到瞭王老師的參與及支持，再次錶示特彆的謝意！參與本書編輯和撰寫工作的還有繆鵬程、聶金平、閆芬菲、陳冰潔、田龍飛、李超、王夏靜、楊剛、錢琛、羅偉、許蓓蓓、汪本乾、陳鼕傑、丁成祥和楊振新。本書的編輯和勘誤，得到瞭北航同課題組的實驗室學弟學妹的幫助，還得到瞭廣大網友的支持和鼓勵。最後感謝我的妻子許蓓蓓的理解和支持，感謝可愛女兒黃悅昕給我寫作的精神動力！
希望本書對相關領域的研究者有所幫助。由於作者水平有限，其中難免有疏忽及錯誤之處，懇請讀者提齣寶貴意見。

黃小平
2017年2月寫於上饒

穿越數字海洋的精準導航：粒子濾波的奧秘與實踐 在浩瀚的信息時代，我們每天都沉浸在海量的數據流之中。從衛星定位到金融市場分析，從生物醫學信號處理到自動駕駛，如何從看似雜亂無章的噪聲中提取齣有價值的信息，進行精準的預測和決策，成為一項至關重要的挑戰。本書並非直接講解某一特定工具的參數設置，而是旨在深入剖析一種強大而靈活的信號處理與狀態估計方法——粒子濾波（Particle Filtering）——其背後深刻的數學原理，以及如何在現實世界中構建和應用基於此方法的智能係統。 撥開迷霧，洞悉不確定性下的最優估計 想象一下，你試圖在濃霧中駕駛一艘船，目標是精確抵達某個預設的港口。你隻能通過雷達、聲納以及有限的航行日誌來判斷自己的位置和航嚮。然而，這些觀測設備並非完美，它們會受到各種乾擾，帶來不確定性。你每一次的航行指令也可能因為海浪、風力等因素而産生偏差。在這樣的環境下，如何纔能不斷修正你的判斷，朝著目標前進，並盡量減小誤差？ 這就是不確定性下的狀態估計問題。在許多工程和科學領域，我們經常需要估計一個隱藏的、動態變化的狀態（例如，船的位置、飛機的速度、經濟模型的真實參數等），而我們隻能通過帶有噪聲的觀測值來間接瞭解這個狀態。卡爾曼濾波（Kalman Filter）作為一種經典的綫性狀態估計算法，在處理高斯噪聲和綫性係統時錶現齣色。然而，現實世界中的許多係統是非綫性的，或者噪聲的分布也並非簡單的鍾形麯綫。此時，卡爾曼濾波的局限性便顯現齣來。 粒子濾波，正是為瞭應對這些復雜場景而生。它是一種基於濛特卡洛（Monte Carlo）方法的序列重要性采樣（Sequential Importance Sampling, SIS）算法。與卡爾曼濾波依賴於對狀態後驗概率分布的解析解（通常假設為高斯分布）不同，粒子濾波不局限於特定的概率分布形式。它用一組加權的“粒子”（即對狀態的可能取值的采樣）來近似錶示狀態的後驗概率分布。每一個粒子都代錶一個對係統當前狀態的猜測，同時攜帶一個權重，錶示該猜測的“可信度”。 從理論基石到算法靈魂：粒子濾波的核心思想 本書將循序漸進地揭示粒子濾波的理論精髓。我們將從貝葉斯濾波的基本框架入手，理解為什麼需要不斷更新我們對係統狀態的信念，以及如何結閤先驗知識和新的觀測信息來獲得更準確的後驗估計。 貝葉斯濾波的優雅： 首先，我們將深入理解貝葉斯定理在狀態估計中的核心作用。在每一步時間演進中，狀態估計可以被分解為預測（Propagation）和更新（Update）兩個關鍵過程。預測基於係統的動態模型，將上一時刻的後驗分布推演到當前時刻的先驗分布。更新則利用當前的觀測信息，修正先驗分布，得到當前時刻的後驗分布。 濛特卡洛方法的力量： 當狀態空間維度很高，或者係統的動態模型和觀測模型是非綫性、非高斯時，解析求解後驗分布變得不可能。此時，濛特卡洛方法便成為強大的工具。其核心思想是通過大量的隨機采樣來近似真實的概率分布。 重要性采樣： 在粒子濾波中，我們使用重要性采樣來從一個“提議分布”（proposal distribution）中抽取樣本（粒子），然後通過調整這些樣本的權重，使其能夠近似目標分布（即後驗分布）。關鍵在於如何選擇一個好的提議分布，使得采樣效率高，並且能夠有效地覆蓋目標分布的重要區域。 序列的重要性采樣（SIS）： 粒子濾波將重要性采樣應用到動態係統中。在每個時間步，我們不是一次性生成所有粒子，而是根據上一時刻的後驗分布（由粒子錶示）生成當前時刻的先驗分布，然後從這個推演齣的先驗分布中抽取粒子，並根據新的觀測來更新這些粒子的權重。 粒子退化問題與重采樣（Resampling）： 在SIS算法中，隨著時間的推移，粒子權重會逐漸集中在少數幾個粒子上，而大部分粒子的權重變得非常小，這被稱為“粒子退化”。這會導緻估計的精度下降。為瞭解決這個問題，重采樣技術應運而生。重采樣通過根據粒子的權重進行有放迴的抽樣，將權重較大的粒子復製，而將權重較小的粒子淘汰，從而重新生成一組具有相似權重的粒子，有效地解決瞭粒子退化問題，提高瞭算法的魯棒性。 從理論到實踐：粒子濾波的演進與變種 本書將不僅僅停留在基礎的SIR（Sampling-Importance-Resampling）粒子濾波算法。我們將進一步探索更先進的粒子濾波變種，它們在不同應用場景下展現齣更優越的性能。 退化粒子濾波（Degenerate Particle Filter）： 探討如何設計更優的提議分布，例如，直接從基於觀測似然的分布進行采樣，可以進一步提高采樣效率。 隨機有限衝脈衝響應（SFIR）粒子濾波： 介紹如何將粒子濾波應用於時變信道估計等問題。 基於模型預測控製（MPC）的粒子濾波： 討論如何將粒子濾波與模型預測控製相結閤，實現更智能的決策和控製。 粒子平滑（Particle Smoothing）： 展望如何在已知全部觀測數據的情況下，對過去某個時刻的狀態進行更準確的估計。 穿越應用之海：粒子濾波的廣泛圖景 粒子濾波的強大之處在於其普適性。它能夠在非綫性、非高斯的環境中，對各種動態係統進行魯棒的狀態估計。本書將通過豐富的應用實例，生動地展示粒子濾波的魅力。 導航與追蹤： 從全球定位係統（GPS）的增強，到無人機、機器人和水下航行器的自主導航，粒子濾波能夠有效地融閤來自多種傳感器（如IMU、視覺裏程計、雷達等）的信息，提供連續、準確的位置和姿態估計，即使在GPS信號丟失或受到乾擾的情況下也能保持追蹤。 目標識彆與跟蹤： 在視頻監控、軍事偵察、自動駕駛等領域，識彆並跟蹤運動目標是核心任務。粒子濾波能夠處理目標外觀的變化、遮擋、背景雜亂等復雜情況，實現對單個或多個目標的穩健跟蹤。 金融建模與風險管理： 金融市場數據往往是非綫性的，且具有復雜的波動特性。粒子濾波可以用於估計隱藏的經濟變量、預測股票價格、評估投資風險，為金融決策提供支持。 生物醫學信號處理： 在腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）等信號分析中，常常需要從嘈雜的數據中提取有意義的信息，用於疾病診斷或生理狀態監測。粒子濾波能夠有效地處理這些信號的非綫性特性和噪聲。 通信係統： 在無綫通信中，信道往往是時變且非綫性的。粒子濾波可以用於信道估計、均衡、解碼等環節，提高通信係統的性能。 機器學習與模式識彆： 粒子濾波可以作為一種強大的推理工具，應用於隱馬爾可夫模型（HMM）、狀態空間模型（SSM）等機器學習模型中，進行參數估計和狀態推斷。 構建你自己的智能引擎：不僅僅是工具的使用 雖然本書的簡介不包含具體工具的使用，但其內在的價值在於教會讀者理解粒子濾波的“靈魂”。掌握瞭其核心原理，讀者將能夠： 深入理解算法的運作機製： 不再是被動地調用庫函數，而是能夠理解算法的每一步是如何工作的，為何有效，以及潛在的局限性。 針對具體問題設計閤適的模型： 能夠根據實際的係統動態和觀測特性，構建閤適的係統模型和觀測模型，這是粒子濾波成功的關鍵。 評估和選擇閤適的粒子濾波變種： 理解不同算法的優缺點，從而在麵對具體問題時，能夠做齣明智的選擇。 分析和優化算法性能： 能夠診斷粒子濾波在實際應用中可能遇到的問題（如粒子退化、收斂速度慢等），並提齣有效的解決方案。 為更復雜的算法打下基礎： 粒子濾波作為一種強大的概率推斷工具，是理解更高級的機器學習和人工智能算法（如深度粒子濾波、強化學習中的狀態估計等）的重要基石。 通過本書的閱讀，你將不僅僅是獲得一套工具的使用指南，更是點亮瞭理解和駕馭不確定性世界的智慧之光。你將能夠用數學的語言去描述現實世界的復雜性，並用強大的粒子濾波算法去構建更智能、更精準的解決方案，在數字海洋中，精準地導航，抵達你心中的目標。

評分☆☆☆☆☆

這本書的光輝，即便我纔翻瞭幾頁，已經隱隱約約能感受到作者深厚的功底。標題中的“粒子濾波”幾個字，本身就帶著一種神秘而強大的吸引力，仿佛能瞬間打開一個全新的認知領域。我本身從事的是機器人導航的研究，在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的開發中，常常會遇到傳感器數據的不確定性問題，而粒子濾波正是解決這類問題的一把利器。雖然這本書還沒有深入到我的具體應用場景，但僅僅是其原理的闡述，就讓我窺見瞭解決之道。那種從貝葉斯濾波的理論基礎齣發，層層遞進，直至粒子濾波的獨特思想，讓我覺得豁然開朗。書中對粒子退化、重采樣等核心概念的講解，雖然我還沒來得及細細體會，但字裏行間流露齣的嚴謹與清晰，足以讓我對其後續內容的期待值直綫飆升。尤其是“MATLAB仿真”的副標題，更是為我這樣的實踐者提供瞭極大的便利，我知道，未來我將能把書中的理論直接轉化為可運行的代碼，去驗證、去優化。這對於一個希望將理論付諸實踐的研究者來說，是多麼寶貴的財富。我預感，這本書將成為我案頭的常客，隨時翻閱，並在我的研究道路上給予我重要的指引。

評分☆☆☆☆☆

最近對金融建模中的一些高階統計方法産生瞭濃厚的興趣，尤其是那些能夠處理非綫性、非高斯分布的隨機過程。在閱讀瞭大量相關文獻後，我注意到粒子濾波在資産價格建模、風險管理等方麵的重要性，尤其是在估計一些難以解析的隱藏狀態時。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的窗口。盡管我尚未有時間詳細閱讀其理論部分，但從其“應用”二字以及“MATLAB仿真”的字樣，我能感受到它不僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭解決實際問題的工具。我推測，書中對於粒子濾波在金融領域的具體應用案例的講解，將會非常精彩。例如，如何利用粒子濾波來估計隱藏的宏觀經濟因子對股票市場的影響，或者如何在高頻交易中進行實時的狀態跟蹤。這些都是我非常感興趣的課題。單憑對算法原理的粗淺瞭解，我便知道粒子濾波的計算復雜度可能是一個挑戰，因此，書中提供的MATLAB仿真，不僅能幫助驗證理論，更能為優化算法、提高效率提供思路。我希望這本書能夠幫助我更深入地理解粒子濾波在金融領域的強大能力，並將其應用於我的研究和投資實踐中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，日常工作中涉及到大量的數據處理和係統優化。最近在接觸一些涉及復雜係統狀態估計的模塊，比如物聯網設備的狀態預測、傳感器網絡的異常檢測等，而這些問題往往存在著噪聲大、模型不確定等特點。在同事的推薦下，我瞭解到瞭這本書。雖然我對“粒子濾波”這個概念並不陌生，也大緻知道其在貝葉斯估計中的作用，但之前接觸的資料往往過於偏嚮理論，缺乏清晰的實現細節和實踐指導。而這本書的副標題“MATLAB仿真”，立刻引起瞭我的注意。我知道，對於工程師來說，能夠將理論轉化為可執行的代碼，是多麼的重要。我期待這本書能夠提供清晰的算法流程圖、詳細的MATLAB代碼示例，以及不同場景下的仿真結果分析。我希望它能夠幫助我理解粒子濾波的每一步操作，例如粒子生成、權重更新、重采樣等，並掌握如何在實際項目中應用這些技術。如果書中能提供一些關於性能優化、參數選擇的建議，那就更好瞭。我相信，有瞭這本書的指導，我將能更高效地解決我在工作中遇到的實際問題，並為我的係統引入更強大的狀態估計能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖像處理領域充滿熱情的業餘愛好者，我一直對如何讓計算機“看懂”和“理解”圖像感到著迷。在學習圖像識彆和目標跟蹤的過程中，我常常被那些需要從模糊、噪聲乾擾的數據中提取齣有用信息的技術所吸引。偶然間，我翻閱到瞭這本書的介紹。雖然我還沒有機會細讀，但“粒子濾波”和“MATLAB仿真”這兩個關鍵詞，已經在我心中勾勒齣瞭一幅充滿想象的畫麵。我能夠想象，這本書將引導我如何利用粒子濾波來跟蹤視頻中的運動目標，如何在復雜的背景下提取齣我們感興趣的物體，甚至可能在圖像增強、去噪方麵也有所涉及。我一直認為，理論的學習如果沒有實踐的支撐，會顯得蒼白無力。而這本書提供的MATLAB仿真，恰恰解決瞭這個問題。我期待它能提供清晰易懂的圖示，逐步講解如何用代碼實現粒子濾波的每一步，並展示齣仿真過程中精彩紛呈的視覺效果。這對我來說，不僅僅是學習一門技術，更是一種探索未知、激發創造力的過程。我希望這本書能成為我打開圖像處理新世界的一把鑰匙，讓我能夠用代碼和算法，賦予圖像更深的含義。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對機器學習和信號處理交叉領域充滿好奇的在校學生，我一直渴望找到一本能夠清晰解釋復雜算法，並提供實踐指導的書籍。偶然間發現瞭這本《粒子濾波原理及應用――MATLAB仿真》，雖然我目前還沒有機會深入研究粒子濾波，但僅從目錄和前言來看，我就被其係統性和實用性深深吸引。它似乎能將那些抽象的數學概念，通過MATLAB仿真的方式，變得可視化、可理解。我瞭解到粒子濾波在目標跟蹤、狀態估計等領域有著廣泛的應用，這正是我在學習中經常遇到的挑戰。很多時候，理論知識的學習總會遇到“紙上談兵”的睏境，而這本書恰恰彌補瞭這一點。作者顯然花瞭很多心思去設計仿真案例，這對於我這種需要通過動手實踐來加深理解的學生來說，簡直是福音。我甚至可以想象，在未來的課程設計或畢業設計中，這本書將成為我不可或缺的參考資料。它不僅僅是提供知識，更是提供瞭一種解決問題的思路和方法，這對於培養獨立思考和解決實際問題的能力至關重要。我非常期待能夠跟隨這本書，一步步探索粒子濾波的奧秘，並在MATLAB中看到那些理論轉化為生動的仿真。

評分☆☆☆☆☆

這本書的公式推導做的非常差，各種符號錶示錯誤和不一緻，關聯的幾頁裏竟然有十幾處錯誤，還好我仔細推導發現的，真心不作為入門級的書籍推薦，可以作為應用參考。越來越發現國內的書籍文獻什麼的之所以水平差，一個重要原因是作者太粗心，缺乏嚴謹的精神，導緻文獻資料裏充滿老鼠屎，讓人沒法看，醉瞭。不服來辯。我是博士我驕傲。

評分☆☆☆☆☆

物流快，包裝不錯，書也是全新的

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

深淺適中，既有概念原理，也有算法代碼實例

評分☆☆☆☆☆

買來畢業設計用，還不錯，很有幫助

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，好評

評分☆☆☆☆☆

一般

評分☆☆☆☆☆

好東西，真不錯。必須好評

評分☆☆☆☆☆

垃圾玩意。一萬個bug，一頁公式能找齣一萬個錯誤，完全沒有經過審閱的東西。配的matlab程序也有bug，簡直瞭。