《数字滤波和卡尔曼滤波》求取 ⇩

目录1

译校者的话1

序言1

第一篇 数字滤波1

绪论1

第一章 离散时间滤波引论4

1.0 引言4

1.1 连续时间和离散时间分析4

1.2 雷达跟踪问题的离散时间处理9

1.3 z变换13

1.4 z变换和拉普拉斯变换的关系16

1.5 习题20

第二章 数字滤波器的特性22

2.0 引言22

2.1 数字传递函数22

2.2 逆变换26

2.3 频率响应29

2.4 数字滤波器的实现方案32

2.5 数字滤波器的分类37

2.6 习题40

第三章 非递归滤波器的设计45

3.0 引言45

3.1 非递归滤波器的特性47

3.2 设计过程50

3.3 利用窗函数修改滤波器的设计57

3.4 习题62

第四章 递归滤波器的设计64

4.0 引言64

4.1 冲激恒定法65

4.2 双线性z变换法73

4.3 低通滤波器的频率变换80

4.4 数字滤波器设计中的精度问题88

4.5 习题89

5.0 引言92

5.1 离散傅里叶级数的推导92

第五章 离散时间滤波概念的进一步讨论92

5.2 有限时间序列——离散傅里叶变换97

5.3 反滤波器101

5.4 有限反滤波器的最优化104

5.5 习题108

第二篇 最优（维纳和卡尔曼）线性估计110

绪论110

6.0 引言112

6.1 数字滤波的简要回顾112

第六章 噪声数据的数字滤波112

6.2 非递归估计器118

6.3 递归估计器121

第七章 标量信号的最优估计125

7.0 引言125

7.1 最优非递归估计器（标量维纳滤波器）125

7.2 由最优非递归估计器推得的递归估计器132

7.3 最优递归估计器（标量卡尔曼滤波器）137

7.4 最优递归预测器（标量卡尔曼预测器）145

8.1 信号向量和数据向量150

第八章 向量信号的最优估计150

8.0 引言150

8.2 向量问题的表示156

8.3 向量卡尔曼滤波器158

8.4 向量卡尔曼预测器165

8.5 向量维纳滤波器166

第九章 例题173

9.0 引言173

9.1 标量维纳滤波器174

9.2 标量卡尔曼滤波器175

9.3 向量卡尔曼滤波器176

9.4 卡尔曼滤波器应用于落体179

9.5 维纳滤波器应用于落体185

9.6 雷达跟踪系统的卡尔曼滤波器的表示190

习题答案196

附录201

参考文献218

汉英名词对照索引220