多尺度估計理論及其應(yīng)用

定　價：￥35.00

作　者：	文成林周東華
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	信息技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787302056676	出版時間：	2002-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	321	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是關(guān)于多尺度估計理論及其應(yīng)用的一本專著，主要匯集了作者們近年來在小波濾波、多傳感器數(shù)據(jù)融合、多尺度系統(tǒng)理論、多尺度隨機建模及多尺度遞歸卡爾曼濾波理論、多尺度強跟蹤濾波理論及其在故障診斷中的應(yīng)用等方面的研究成果，同時也介紹了近年來在多尺度系統(tǒng)理論研究領(lǐng)域的一些基本原理和主要方法。本書涉及到的理論方法有：動態(tài)系統(tǒng)的多尺度變換、動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的多尺度估計、多尺度隨機建模與多尺度自回歸過程的參數(shù)化估計、多尺度線性逆問題求解、多尺度強跟蹤濾波理論等。本書可作為信息科學(xué)專業(yè)研究生的教學(xué)參考書，同時對從事多源信息融合技術(shù)研究、開發(fā)和應(yīng)用的廣大工程技術(shù)人員也具有一定的參考價值。

作者簡介

暫缺《多尺度估計理論及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章  緒論
1. 1  信息融合估計概述
1. 1. l  信息融合的目的和定義
1. 1. 2  多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的特點
1. 1. 3  多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用
1. 1. 4  數(shù)據(jù)融合模型框架
1. 1. 5  多傳感器系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
1. 1. 6  多傳感器信號融合技術(shù)研究的歷史與現(xiàn)狀
1. 2  多尺度估計理論概述
1. 3  多尺度估計理論的特點
參考文獻(xiàn)
第2章  小波分析理論基礎(chǔ)
2. 1  短時傅里葉變換
2. 2  小波變換
2. 2. 1  連續(xù)小波變換
2. 2. 2  離散柵格下的小波變換
2. 2. 3  幾種母小波
2. 3  小波框架
2. 3. 1  框架
2. 3. 2  Riess基與正交基
2. 3. 3  小波框架
2. 4  多尺度分析
2. 4. 1  多尺度分析的定義及基本性質(zhì)
2. 4. 2  正交小波的構(gòu)造條件
2. 4. 3  Daubechies小波的構(gòu)造
2. 4. 4  Mallat算法
2. 5  小波包
2. 5. 1  小波包分解的思想
2. 5. 2  小波包定義與性質(zhì)
2. 6  推廣的小波
2. 6. 1  M帶正交小波
2. 6. 2  有理小波
2. 7  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章  狀態(tài)估計理論基礎(chǔ)
3. 1  引言
3. 2  濾波問題的提出
3. 2. 1  卡爾曼濾波問題的提法
3. 2. 2  連續(xù)系統(tǒng)的離散化過程
3. 2. 3  離散系統(tǒng)卡爾曼濾波問題的分類
3. 3  預(yù)備知識
3. 3. 1  矩陣求逆引理
3. 3. 2  正交定理
3. 4  離散系統(tǒng)卡爾曼最優(yōu)預(yù)測基本方程
3. 4. 1  狀態(tài)的預(yù)測估計
3. 4. 2  狀態(tài)預(yù)測估計的修正
3. 4. 3  最優(yōu)增益陣
3. 4. 4  誤差的無偏性及誤差協(xié)方差陣
3. 4, 5  離散系統(tǒng)卡爾曼最優(yōu)預(yù)測方程及方框圖
3. 5  離散系統(tǒng)卡爾曼最優(yōu)濾波基本方程
3. 5. 1  卡爾曼最優(yōu)濾波
3. 5. 2  最優(yōu)增益陣
3. 5. 3  濾波估計誤差及誤差協(xié)方差陣
3. 5. 4  卡爾曼最優(yōu)濾波公式及方框圖
3. 5. 5  誤差協(xié)方差陣及最優(yōu)增益陣計算公式的幾種變形
3. 6  離散系統(tǒng)卡爾曼最優(yōu)平滑基本方程
3. 6. 1  固定區(qū)間最優(yōu)平滑
3. 6. 2  固定點最優(yōu)平滑
3. 6. 3  固定滯后最優(yōu)平滑
3. 7  系統(tǒng)噪聲或觀測噪聲為有色噪聲的卡爾曼濾波
3. 7. 1  系統(tǒng)噪聲為有色噪聲, 觀測噪聲為白噪聲
3. 7. 2  系統(tǒng)噪聲為白噪聲, 觀測噪聲為有色噪聲
3. 8  推廣的卡爾曼濾波方程
3. 8. 1  圍繞標(biāo)稱軌跡線性化濾波方法
3. 8. 2  圍繞濾波值線性化濾波方法
3. 9  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章  多尺度系統(tǒng)理論
4. 1  引言
4. 2  多尺度表示和系統(tǒng)
4. 3  系統(tǒng)理論及實現(xiàn)
4. 3. 1  定義在樹上的系統(tǒng)
4. 3. 2  實現(xiàn)理論
4. 4  因果. 非因果系統(tǒng)的平穩(wěn)性和隨機過程
4. 4. 1  同態(tài)樹及其幾何性質(zhì)
4. 4. 2  移位
4. 4. 3  平穩(wěn)系統(tǒng)的特征
4. 4. 4  平穩(wěn)系統(tǒng)的實現(xiàn)
4. 4. 5  平穩(wěn)隨機過程
4. 4. 6  譜計算
4. 5  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章  動態(tài)系統(tǒng)的多尺度變換
5. 1  引言
5. 2  系統(tǒng)描述
5. 3  信號的多尺度表示
5. 4  動態(tài)系統(tǒng)的多尺度分解
5. 5  小結(jié)
附錄
參考文獻(xiàn)
第6章  分布式系統(tǒng)狀態(tài)融合估.
6. 1  引言
6. 2  多傳感器分布式狀態(tài)融合
6. 2. 1  系統(tǒng)描述
6. 2. 2  多傳感器分布
6. 3  單傳感器多模型融合算
6. 3. 1  系統(tǒng)描述
6. 3. 2  單傳感器多模型融合估計算法
6. 4  多傳感器多模型融合估計算法
6. 4. 1  系統(tǒng)描述
6. 4. 2  多傳感器多模型融合估計算法
6. 5  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章  單傳感器單模型動態(tài)系統(tǒng)多尺度估計
7. 1  引言
7. 2  系統(tǒng)描述
7. 3  多尺度系統(tǒng)模型
7. 4  多尺度分布式估計算法
7. 5  例子與仿真
7. 6  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章  多傳感器單模型動態(tài)系統(tǒng)多尺度融臺估計
8. 1  引言
8. 2  系統(tǒng)描述
8. 3  多尺度融合估計算法
8. 4  多尺度分布式融合估計算法
8. 5  例子與仿真
8. 6  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章  多模型動態(tài)系統(tǒng)多尺度融合估計
9. 1  引言
9. 2  多尺度動態(tài)模型單傳感器動態(tài)系統(tǒng)描述
9. 3  多尺度動態(tài)模型多傳感器動態(tài)系統(tǒng)描述
9. 4  多尺度融合估計
9. 5  多尺度分布式融合估計
9. 6  例子
9. 7  小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章  多尺度隨機建模與多尺度數(shù)據(jù)融合估計
10. 1  引言
10. 2  問題描述
10. 3  動態(tài)系統(tǒng)的多尺度隨機建模
10. 4  多尺度遞歸數(shù)據(jù)平滑融合估計算法
10. 5  多尺度隨機模型數(shù)據(jù)綜合算法的實現(xiàn)
10. 5. 1  狀態(tài)向量x(i)預(yù)測估計與濾波估計