掃一掃
關注中圖網
官方微博
貝葉斯信號處理:經典、現代和粒子濾波方法(第2版) 版權信息
- ISBN：9787576705379
- 條形碼：9787576705379 ; 978-7-5767-0537-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
貝葉斯信號處理:經典、現代和粒子濾波方法(第2版) 內容簡介
本書對現代蒙特卡洛技術給出了面向實際的聞述，包括信號處理模型集及其在實際同題中的求解實例。
貝葉斯信號處理:經典、現代和粒子濾波方法(第2版) 目錄
第1章 緒論
1.1 概述
1.2 貝葉斯信號處理
1.3 基于仿真的貝葉斯處理方法
1.4 基于貝葉斯模型的信號處理
1.5 符號和術語
參考文獻
習題
第2章 貝葉斯估計
2.1 概述
2.2 批量貝葉斯估計
2.3 批量*大似然估計
2.4 批量*小方差估計
2.5 序貫貝葉斯估計
2.6 本章小結
參考文獻
習題
第3章 基于模擬的貝葉斯方法
3.1 概述
3.2 概率密度函數估計
3.3 采樣理論
3.4 蒙特卡洛方法
3.5 重要性采樣
3.6 序貫重要性采樣
3.7 本章小結
參考文獻
習題
第4章 貝葉斯處理的狀態空間模型
4.1 概述
4.2 連續時間狀態空間模型
4.3 采樣數據狀態空間模型
4.4 離散時間狀態空間模型
4.5 高斯-馬爾可夫狀態空間模型
4.6 新息模型
4.7 狀態空間模型結構
4.8 非線性（近似）高斯-馬爾可夫狀態空間模型
4.9 本章小結
參考文獻
習題
第5章 經典貝葉斯狀態空間處理器
5.1 概述
5.2 狀態空間的貝葉斯方法
5.3 線性貝葉斯處理器（線性卡爾曼濾波器）
5.4 線性化貝葉斯處理器（線性化卡爾曼濾波器）
5.5 擴展貝葉斯處理器（擴展卡爾曼濾波器）
5.6 迭代擴展貝葉斯處理器（迭代擴展卡爾曼濾波器）
5.7 經典貝葉斯處理器的實際問題
5.8 實例分析：RLC電路問題
5.9 本章小結
參考文獻
習題
第6章 現代貝葉斯狀態空間處理器
6.1 概述
6.2 σ點（無跡）變換
6.3 σ點貝葉斯處理器（無跡卡爾曼濾波器）
6.4 正交貝葉斯處理器
6.5 高斯和（混合）貝葉斯處理器
6.6 實例研究：二維跟蹤問題
6.7 集合貝葉斯處理器（集合卡爾曼濾波器）
6.8 本章小結
參考文獻
習題
第7章 基于粒子的貝葉斯狀態空間濾波器
7.1 概述
7.2 貝葉斯狀態空間粒子濾波器
7.3 重要性建議分布
7.4 重采樣
7.5 狀態空間粒子濾波算法
7.6 粒子濾波器設計的實用問題
7.7 實例分析：人口增長問題
7.8 本章小結
參考文獻
習題
第8章 聯合貝葉斯狀態／參數處理器
8.1 概述
8.2 貝葉斯方法聯合狀態／參數估計
8.3 經典／現代聯合貝葉斯狀態／參數處理器
8.4 基于粒子的聯合貝葉斯狀態／參數處理器
8.5 實例分析：使用合成孔徑拖曳基陣進行隨機目標跟蹤
8.6 本章小結
參考文獻
習題
第9章 離散隱馬爾可夫模型貝葉斯處理器
9.1 概述
9.2 隱馬爾可夫模型
9.3 隱馬爾可夫模型特性
9.4 隱馬爾可夫模型觀察概率：評估問題
9.5 隱馬爾可夫模型狀態估計：維特比算法
9.6 隱馬爾可夫模型參數估計：*大期望算法（EM）／鮑姆-韋爾奇算法
9.7 實例研究：時間反轉解碼
9.8 本章小結
參考文獻
習題
第10章 序貫貝葉斯檢測
10.1 概述
10.2 二元檢測問題
10.3 決策標準
10.4 性能指標
10.5 序貫檢測
10.6 基于模型的序貫檢測
10.7 基于模型的變化（異常）檢測
10.8 實例研究：再入飛行器變化檢測
10.9 本章小結
參考文獻
習題
第11章 基于物理應用的貝葉斯處理器
11.1 自動對齊*佳位置估計
11.2 寬帶海洋聲源序貫檢測
11.3 生物威脅貝葉斯定理處理
11.4 用于放射源檢測的貝葉斯處理
11.5 序貫威脅檢測：基于物理的X射線方法
11.6 淺海應用的自適應處理
參考文獻
附錄 概率與統計概要
A.1 概率論
A.2 高斯隨機向量
A.3 不相關變換：高斯隨機向量
參考文獻
中英文對照表
展開全部
書友推薦
- >
名家帶你讀魯迅:朝花夕拾
- >
自卑與超越
- >
莉莉和章魚
- >
隨園食單
- >
詩經-先民的歌唱
- >
中國人在烏蘇里邊疆區:歷史與人類學概述
- >
我與地壇
- >
羅庸西南聯大授課錄
本類暢銷
