| 姓名：邓自立著 作者简介： 作品：《信息融合滤波理论及其应用》《最优滤波理论及其应用:现代时间序列分析方法》 |
| 绪论 0.1 最优滤波的三种方法论 o.2 自校正滤波 0.3 多传感器最优信息融合滤波 0.4 自校正信息融合滤波 o.5 信息融合滤波理论内容、方法、意义和关键技术 参考文献 第1章 模型参数和噪声方差估计 1.1 引言 1.2 多维arma模型 1.3 状态空间模型 1.4 求多维ma模型参数的gevers—wouters算法 1.5 用gevers—wouters算法构造.arma新息模型 1.6 递推最小二乘(rls)法 1.7 加权最小二乘(wls)法 1.8 递推增广最小二乘(rels)算法 1.9 多重rls算法 1.10 多维rls算法 1.1l 多重和多维rels算法 1.12 偏差补偿rls算法 1.13 递推辅助变量(riv)算法 1.14 基于arma新息模型的噪声方差阵q和r的估计 1.15 基于相关方法的噪声方差阵q和r的估计 参考文献 第2章 经典kalman滤波 2.1 引言 2.2 射影理论 2.3 kalman滤波器和预报器 2.4 kalman平滑器 2.5 白噪声估值器及其在信号处理中的应用 2.6 稳态kalman滤波 2.7 带相关噪声时变系统最优kalman滤波和最优白噪声估值器 2.8 带相关噪声定常系统稳态kalman滤波和稳态白噪声估值器 2.9 基于kalman滤波的时域wiener滤波方法 参考文献 第3章 现代时间序列分析方法及其应用 3.1 引言 3.2 统一的稳态最优白噪声估计理论 3.3 astrom预报器和box-jenkins预报器 3.4 多通道arma信号wiener滤波器 3.5 基于arma新息模型 更多 |
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