Stochastic Processes and Filtering Theory pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Dover Pubns

作者:Jazwinski, Andrew H.

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 25.93

装帧:Pap

isbn号码:9780486462745

丛书系列:

图书标签:

随机过程
滤波
学术
随机过程
滤波理论
概率论
随机分析
信号处理
控制理论
通信系统
贝叶斯推断
马尔可夫链
最优估计

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This unified treatment of linear and nonlinear filtering theory presents material previously available only in journals, and in terms accessible to engineering students. Its sole prerequisites are advanced calculus, theory of ordinary differential equations, and matrix analysis. Although theory is emphasized, it discusses numerous practical applications as well. 1970 edition.

《随机过程与滤波理论》内容简介本书深入探讨了随机过程及其在信息处理、信号分析和系统控制等领域的关键应用，重点聚焦于滤波理论的最新发展和实用技术。全书旨在为读者提供一个严谨而全面的理论框架，并结合大量实例，使其能够理解和掌握复杂的随机现象，并设计出高效的滤波算法以应对实际问题。第一部分：随机过程基础本部分为后续深入学习奠定坚实基础，详细阐述了随机过程的基本概念、数学性质以及常用模型。随机变量与概率分布：首先回顾并深入讲解随机变量的概念，包括离散型和连续型随机变量，以及它们的概率质量函数、概率密度函数、累积分布函数等。重点介绍了一系列重要的概率分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、伽马分布和贝塔分布，并分析了它们在不同应用场景下的适用性。多维随机变量与联合分布：扩展到多维随机变量的分析，包括联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布，以及协方差矩阵和相关系数。探讨了独立性、条件独立性等重要概念，为理解多变量系统中的随机性奠定基础。随机过程的定义与分类：引入随机过程的概念，将其定义为时间的函数，其取值是随机变量。详细介绍了随机过程的数学描述，包括其概率分布族、联合概率分布等。根据其性质，将随机过程分为几大类，并对每类进行深入剖析。马尔可夫过程 (Markov Processes)：重点介绍了马尔可夫性质，即过程的未来状态仅取决于当前状态，而与过去状态无关。详细讲解了离散时间马尔可夫链 (DTMCs) 和连续时间马尔可夫链 (CTMCs) 的状态空间、转移概率、转移矩阵、稳态分布等。通过大量的图示和算例，清晰地展示了马尔可夫过程的状态演化和性质。平稳过程 (Stationary Processes)：定义了严平稳 (Strict-sense Stationary) 和宽平稳 (Wide-sense Stationary) 过程，并分析了它们在信号分析中的重要性。探讨了自相关函数 (Autocorrelation Function) 和功率谱密度 (Power Spectral Density)，以及它们之间的维纳-欣钦定理 (Wiener-Khinchin Theorem)，这是理解信号频率成分和相关性的关键。泊松过程 (Poisson Processes)：详细讲解了泊松过程的定义、性质及其在计数事件中的应用。探讨了其到达间隔服从指数分布的特性，以及齐次泊松过程和非齐次泊松过程的区别。高斯过程 (Gaussian Processes)：介绍了以高斯分布作为其有限维分布的随机过程。强调了高斯过程的统计特性，如均值函数和协方差函数，并说明了其在机器学习、统计建模等领域的广泛应用。随机过程的分析工具：介绍了分析随机过程的常用数学工具，包括期望、方差、协方差、自相关函数、互相关函数等。讲解了如何计算随机过程的统计量，以及如何利用这些统计量来描述和预测随机过程的行为。第二部分：滤波理论核心本部分是本书的重中之重，系统介绍了几种经典的滤波算法，以及它们在不同场景下的原理、推导和实现。线性滤波：维纳滤波器 (Wiener Filter)：详细推导了维纳滤波器的均方误差最小化原理。基于平稳随机过程和线性系统模型，推导了离散时间和连续时间维纳滤波器的表达式。重点讲解了维纳滤波器在信号去噪、信号分离和系统辨识中的应用。通过详细的算例，展示了如何根据信号和噪声的统计特性来设计最优的维纳滤波器。卡尔曼滤波器 (Kalman Filter)：这是本书的另一核心内容。详细讲解了卡尔曼滤波器的递推形式，包括预测步骤和更新步骤。从贝叶斯滤波的框架出发，推导了适用于线性高斯系统的卡尔曼滤波器。深入分析了状态方程和测量方程的建立，以及噪声模型的选择。离散时间卡尔曼滤波器 (Discrete-time Kalman Filter)：详细推导了其预测和更新方程，并解释了状态协方差矩阵的更新过程。连续时间卡尔曼滤波器 (Continuous-time Kalman Filter)：介绍了其基于微分方程的描述。扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter - EKF)：针对非线性系统，介绍了EKF的线性化方法，以及其近似性质和潜在问题。无迹卡尔曼滤波器 (Unscented Kalman Filter - UKF)：介绍了UKF的采样方法，相比EKF，UKF在非线性系统上具有更好的性能，不需要计算雅可比矩阵。卡尔曼滤波器的变种与改进：简要介绍了其他一些重要的卡尔曼滤波器变种，如信息滤波器、平方根卡尔曼滤波器等，并分析了它们的优缺点和适用场景。卡尔曼滤波器的应用：通过大量实例，如目标跟踪、导航定位、姿态估计、经济预测等，生动地展示了卡尔曼滤波器的强大能力和广泛应用。非线性滤波：贝叶斯滤波框架：从概率的角度，建立起贝叶斯滤波的通用框架，包括预测和更新两个基本步骤。介绍了概率密度函数的演化，以及如何利用马尔可夫链的思想来描述状态的演变。粒子滤波器 (Particle Filter)：重点介绍了粒子滤波器的原理，也称为顺序蒙特卡洛方法。解释了如何利用一组带权重的粒子来近似后验概率密度函数。详细阐述了粒子滤波器的重采样 (resampling) 策略，以及粒子退化问题。顺序重要性采样 (Sequential Importance Sampling - SIS)：介绍了SIS的基本思想。顺序重要性采样与重采样 (Sequential Importance Sampling with Resampling - SIR)：详细讲解了SIR算法的步骤。粒子滤波器的改进算法：简要介绍了一些改进的粒子滤波器算法，如退火粒子滤波器、多阶段粒子滤波器等。粒子滤波器的应用：介绍了粒子滤波器在复杂非线性系统中的应用，如机器人导航、计算机视觉、语音识别、生物信号处理等。平滑器 (Smoothers)：后向平滑器 (Backward Smoothers)：介绍了如何在获得所有数据后，利用后向信息来改进对过去状态的估计。 RTS平滑器 (Rauch-Tung-Striebel Smoother)：详细推导了RTS平滑器，这是最常用的卡尔曼平滑器。分析了其在提高估计精度方面的优势。后验概率平滑器：探讨了如何利用全局信息来计算更精确的后验概率。平滑器的应用：举例说明了平滑器在提高轨迹估计精度、减少噪声影响等方面的作用。第三部分：高级主题与应用本部分将进一步拓展随机过程和滤波理论的视野，介绍一些前沿的研究方向和实际应用案例。自适应滤波 (Adaptive Filtering)：基本原理：介绍了自适应滤波器的概念，即滤波器参数可以根据输入信号的统计特性自动调整。最小均方 (Least Mean Squares - LMS) 算法：详细推导了LMS算法的递推形式，以及其收敛性能。递归最小二乘 (Recursive Least Squares - RLS) 算法：介绍了RLS算法，并分析了其相比LMS的收敛速度优势和计算复杂度。自适应滤波器的应用：举例说明了自适应滤波在通信系统中的均衡、噪声消除、系统辨识等方面的应用。隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models - HMMs)：模型结构：介绍了HMMs的模型结构，包括状态空间、观测空间、转移概率和发射概率。三种基本问题：评估问题 (Evaluation Problem)：如何计算给定模型和观测序列的概率 (前向算法)。解码问题 (Decoding Problem)：如何找到最可能的隐藏状态序列 (Viterbi算法)。学习问题 (Learning Problem)：如何根据观测数据估计模型参数 (Baum-Welch算法)。 HMMs的应用：介绍了HMMs在语音识别、生物序列分析、手写识别、金融建模等领域的成功应用。模型选择与评估：信息准则：介绍了赤池信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC) 等用于模型选择的工具。交叉验证 (Cross-validation)：讲解了交叉验证在模型性能评估中的作用。滤波性能指标：介绍了均方误差 (MSE)、信噪比 (SNR)、归一化均方误差 (NMSE) 等用于评估滤波器性能的常用指标。实际应用案例研究：机器人导航与定位：结合卡尔曼滤波器和粒子滤波器，讲解如何在复杂环境中实现精确的定位和建图。目标跟踪：介绍如何利用各种滤波器来跟踪运动目标，并处理遮挡、杂波等问题。金融时间序列分析：探讨如何利用随机过程和滤波理论来建模和预测金融市场。信号去噪与增强：举例说明如何利用维纳滤波器和自适应滤波器来改善信号质量。总结本书力求为读者提供一个系统、深入的学习体验。通过对随机过程基础的扎实讲解，以及对经典和现代滤波理论的详细阐述，本书将帮助读者构建起解决复杂随机信号处理问题的强大理论工具箱。书中丰富的实例和算例，将理论知识与实践紧密结合，旨在培养读者分析问题、设计算法和解决实际工程问题的能力。本书适合于电子工程、通信工程、自动化、计算机科学、统计学、金融工程等领域的研究生、高年级本科生以及相关领域的工程师和研究人员阅读。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的某些章节对我来说简直是数学的“珠穆朗玛峰”。特别是关于随机过程的平稳性和谱密度分析的部分，其详尽的数学论证令人望而生畏，但同时又充满了数学美的张力。作者在处理功率谱估计和维纳-霍夫方程时所展现出的洞察力，体现了其深厚的学术积淀。我尝试将其与市场上一些更偏向应用的教材进行对比，立刻发现此书在理论的完备性上占据了绝对的上风。它不像市面上流行的那些“快速入门”读物，它深入到了随机系统的本质。对于希望从事基础理论研究，或者对随机过程的数学本质有强烈好奇心的读者，这本书提供了无与伦比的细节。虽然阅读速度较慢，但每读懂一页，知识的积累感就非常强，感觉自己真正掌握了该领域的核心逻辑，而非仅仅学会了套用公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常“老派”且权威，处处透着一股扎实的学术气息。它不迎合任何快速学习的潮流，而是要求读者沉下心来，一步步跟上作者的节奏。我发现，那些关于随机微分方程（SDEs）的章节尤其考验读者的耐心和基础功。作者对伊藤积分的引入，及其在布朗运动下的随机演化描述，处理得极其审慎和精确。书中对如何利用随机微积分来建模受噪声干扰的动态系统进行了细致的探讨，这为研究信号处理和控制系统中的不确定性问题提供了最根本的工具箱。虽然阅读过程颇具挑战性，但每攻克一个难点，那种豁然开朗的感觉是其他教材难以比拟的。它更像是一部工具书，适合那些需要精确、无懈可击的数学证明和模型基础的研究人员。

评分☆☆☆☆☆

这本关于随机过程与滤波理论的著作，其深度与广度着实令人印象深刻。从概率论的基础出发，作者构建了一个严谨的数学框架，逐步引导读者进入到布朗运动、马尔可夫过程等核心概念。我尤其欣赏书中对于遍历性、平稳性等性质的详尽阐述，这些概念对于理解时间序列的长期行为至关重要。作者没有止步于理论的堆砌，而是巧妙地融入了实际应用背景，使得抽象的数学工具得以落地。例如，在介绍鞅论时，书中穿插了关于金融定价模型的一些直观解释，这对于我这样试图将理论应用于工程实践的读者来说，是极大的帮助。不过，我个人觉得，对于初学者而言，前半部分的铺垫略显密集，如果能增加一些更具引导性的例子来平滑过渡到高等理论，或许体验会更好。总体来说，这本书无疑是该领域内一本值得收藏的经典参考书，其严谨的数学推导和清晰的逻辑脉络，为深入研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在组织结构上体现了一种清晰的层次感：从概率的基石，到过程的描述，再到估计和滤波的应用，逻辑链条环环相扣，没有明显的跳跃。我特别欣赏作者在介绍一些复杂的理论概念时，总是先用一个相对直观的、低维度的例子来铺垫，这大大降低了理解高维随机空间的难度。例如，在讨论最优线性滤波器时，那种矩阵形式的简洁美感，以及其与最小化误差方差的直接联系，被阐述得淋漓尽致。这本书的排版和图表质量也无可挑剔，图示清晰地辅助了那些复杂的几何或统计概念。对于一位致力于将随机系统理论应用于复杂系统建模的工程师来说，这本书提供的视角是全面而深刻的，它教会你如何“思考”随机性，而不仅仅是如何“计算”随机性。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是进行一次精心规划的智力探险。滤波理论部分，特别是卡尔曼滤波的推导和扩展，简直是教科书级别的典范。作者没有简单地给出公式，而是深入挖掘了最小均方误差估计背后的统计学原理，并清晰地展示了如何利用线性代数和递归的思想，将复杂的观测问题转化为可计算的迭代过程。我对书中对非线性滤波（如扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波）的讨论留下了深刻印象，它们不仅在理论上解释了局限性，更在实践中给出了可行的近似方案。这种理论深度与工程实用性的完美结合，是这本书最宝贵的地方。唯一的遗憾是，对于更现代的粒子滤波方法，书中介绍得相对简略，如果能有更深入的案例分析，那就更加完美了，但即便如此，它依然是理解经典状态估计方法的首选指南。

评分☆☆☆☆☆

图书馆70年版枣红精装

评分☆☆☆☆☆

图书馆70年版枣红精装

评分☆☆☆☆☆

图书馆70年版枣红精装

评分☆☆☆☆☆

图书馆70年版枣红精装

评分☆☆☆☆☆

图书馆70年版枣红精装