濾波與系統(tǒng)辨識(shí)：最小二乘法簡(jiǎn)介，目錄書摘
2019-11-14 14:29
來源：京東
作者：京東
濾波與系統(tǒng)辨識(shí)：最小二乘法
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內(nèi)容簡(jiǎn)介:濾波和系統(tǒng)識(shí)別在通信、信號(hào)處理、控制以及其他工程領(lǐng)域中都有很重要的應(yīng)用，用于對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模。本書討論了如何在這些技術(shù)中設(shè)計(jì)可靠的數(shù)值方法來重構(gòu)系統(tǒng)的未知信息，尤其討論了在線性狀態(tài)-空間模型中，利用小二乘方法提升估計(jì)重構(gòu)信息的復(fù)雜度。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:出版者的話
譯者序
前言
符號(hào)和表示
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第1章 概論1
第2章 線性代數(shù)4
2.1 簡(jiǎn)介4
2.2 向量4
2.3 矩陣6
2.4 方陣10
2.5 矩陣分解13
2.6 線性最小二乘問題15
2.7 加權(quán)線性最小二乘問題19
2.8 總結(jié)19
習(xí)題20
第3章 離散時(shí)間信號(hào)和系統(tǒng)22
3.1 引言22
3.2 信號(hào)22
3.3 信號(hào)變換24
3.4 線性系統(tǒng)29
3.5 系統(tǒng)之間的相互作用41
3.6 總結(jié)43
習(xí)題43
第4章 隨機(jī)變量和信號(hào)45
4.1 引言45
4.2 隨機(jī)變量描述45
4.3 隨機(jī)信號(hào)51
4.4 功率譜54
4.5 最小二乘估計(jì)特性56
4.6 總結(jié)62
習(xí)題62
第5章 卡爾曼濾波64
5.1 引言64
5.2 漸近觀測(cè)器65
5.3 卡爾曼濾波器問題67
5.4 卡爾曼濾波器和隨機(jī)最小二乘68
5.5 卡爾曼濾波和加權(quán)最小二乘71
5.6 固定間隔平滑80
5.7 線性時(shí)不變系統(tǒng)的卡爾曼濾波器82
5.8 估計(jì)未知輸入的卡爾曼濾波器84
5.9 總結(jié)87
習(xí)題87
第6章 譜估計(jì)與頻率響應(yīng)函數(shù)90
6.1 引言90
6.2 離散傅里葉變換90
6.3 譜泄露93
6.4 快速傅里葉變換算法95
6.5 信號(hào)頻譜的估計(jì)96
6.6 頻響函數(shù)的估計(jì)及頻譜擾動(dòng)98
6.7 總結(jié)102
習(xí)題103
第7章 輸出誤差的參數(shù)模型估計(jì)104
7.1 引言104
7.2 估計(jì)線性時(shí)不變狀態(tài)空間模型參數(shù)的問題105
7.3 MIMO線性時(shí)不變狀態(tài)空間模型的參數(shù)化107
7.4 輸出誤差代價(jià)函數(shù)114
7.5 數(shù)值參數(shù)估計(jì)116
7.6 估計(jì)精度分析122
7.7 色噪聲測(cè)量處理123
7.8 總結(jié)125
習(xí)題125
第8章 預(yù)測(cè)誤差參數(shù)模型估計(jì)127
8.1 引言127
8.2 用于估計(jì)狀態(tài)空間模型的預(yù)測(cè)誤差方法128
8.3 SISO系統(tǒng)的特定模型參數(shù)132
8.4 SISO系統(tǒng)模型誤差定量分析138
8.5 閉環(huán)系統(tǒng)估計(jì)問題142
8.6 總結(jié)144
習(xí)題144
第9章 子空間模型識(shí)別146
9.1 概述146
9.2 確定系統(tǒng)的子空間模型識(shí)別146
9.3 白測(cè)量噪聲下的子空間模型識(shí)別153
9.4 利用測(cè)量變量156
9.5 有色測(cè)量噪聲的子空間識(shí)別法157
9.6 存在過程和測(cè)量噪聲情況下的子空間識(shí)別方法160
9.7 閉環(huán)數(shù)據(jù)的子空間識(shí)別方法168
9.8 總結(jié)170
習(xí)題170
第10章 系統(tǒng)識(shí)別循環(huán)172
10.1 引言172
10.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)173
10.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理183
10.4 模型結(jié)構(gòu)的選擇185
10.5 模型驗(yàn)證191
10.6 總結(jié)193
習(xí)題194
參考文獻(xiàn)196
譯者序
前言
符號(hào)和表示
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第1章 概論1
第2章 線性代數(shù)4
2.1 簡(jiǎn)介4
2.2 向量4
2.3 矩陣6
2.4 方陣10
2.5 矩陣分解13
2.6 線性最小二乘問題15
2.7 加權(quán)線性最小二乘問題19
2.8 總結(jié)19
習(xí)題20
第3章 離散時(shí)間信號(hào)和系統(tǒng)22
3.1 引言22
3.2 信號(hào)22
3.3 信號(hào)變換24
3.4 線性系統(tǒng)29
3.5 系統(tǒng)之間的相互作用41
3.6 總結(jié)43
習(xí)題43
第4章 隨機(jī)變量和信號(hào)45
4.1 引言45
4.2 隨機(jī)變量描述45
4.3 隨機(jī)信號(hào)51
4.4 功率譜54
4.5 最小二乘估計(jì)特性56
4.6 總結(jié)62
習(xí)題62
第5章 卡爾曼濾波64
5.1 引言64
5.2 漸近觀測(cè)器65
5.3 卡爾曼濾波器問題67
5.4 卡爾曼濾波器和隨機(jī)最小二乘68
5.5 卡爾曼濾波和加權(quán)最小二乘71
5.6 固定間隔平滑80
5.7 線性時(shí)不變系統(tǒng)的卡爾曼濾波器82
5.8 估計(jì)未知輸入的卡爾曼濾波器84
5.9 總結(jié)87
習(xí)題87
第6章 譜估計(jì)與頻率響應(yīng)函數(shù)90
6.1 引言90
6.2 離散傅里葉變換90
6.3 譜泄露93
6.4 快速傅里葉變換算法95
6.5 信號(hào)頻譜的估計(jì)96
6.6 頻響函數(shù)的估計(jì)及頻譜擾動(dòng)98
6.7 總結(jié)102
習(xí)題103
第7章 輸出誤差的參數(shù)模型估計(jì)104
7.1 引言104
7.2 估計(jì)線性時(shí)不變狀態(tài)空間模型參數(shù)的問題105
7.3 MIMO線性時(shí)不變狀態(tài)空間模型的參數(shù)化107
7.4 輸出誤差代價(jià)函數(shù)114
7.5 數(shù)值參數(shù)估計(jì)116
7.6 估計(jì)精度分析122
7.7 色噪聲測(cè)量處理123
7.8 總結(jié)125
習(xí)題125
第8章 預(yù)測(cè)誤差參數(shù)模型估計(jì)127
8.1 引言127
8.2 用于估計(jì)狀態(tài)空間模型的預(yù)測(cè)誤差方法128
8.3 SISO系統(tǒng)的特定模型參數(shù)132
8.4 SISO系統(tǒng)模型誤差定量分析138
8.5 閉環(huán)系統(tǒng)估計(jì)問題142
8.6 總結(jié)144
習(xí)題144
第9章 子空間模型識(shí)別146
9.1 概述146
9.2 確定系統(tǒng)的子空間模型識(shí)別146
9.3 白測(cè)量噪聲下的子空間模型識(shí)別153
9.4 利用測(cè)量變量156
9.5 有色測(cè)量噪聲的子空間識(shí)別法157
9.6 存在過程和測(cè)量噪聲情況下的子空間識(shí)別方法160
9.7 閉環(huán)數(shù)據(jù)的子空間識(shí)別方法168
9.8 總結(jié)170
習(xí)題170
第10章 系統(tǒng)識(shí)別循環(huán)172
10.1 引言172
10.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)173
10.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理183
10.4 模型結(jié)構(gòu)的選擇185
10.5 模型驗(yàn)證191
10.6 總結(jié)193
習(xí)題194
參考文獻(xiàn)196
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