具体描述
本书用邓自立教授独创的现代时间序列分析方法提出了关于系统状态或信号的最优估计和最优融合估计的新理论、新方法和新算法，并给出在目标跟踪系统中的仿真应用。
全书共分七章，包括时间序列ARMA模型和状态空间模型，最小二乘法参数估计，ARMA时间序列预报，经典Kalman滤波理论及多传染器最优信息融合Kalman滤波理论，基于现代时间序列分析方法的最优滤理论及最优信息融合滤波理论。内容新颖，理论严谨，并含有大量仿真例子。
本书可作为高等学校控制理论与控制工程、信号处理、检测与估计等专业的研究生及本科高年级学生教材，也可供在信号处理、控制、通信、航天、制导、雷达跟踪、石油地震勘探、故障诊断、卫星测控、GPS定位、多传感器信息融合、机器人、经济、生物医学等领域工作的科技人员参考。
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读后感
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用户评价
读罢《最优估计理论及其应用》，我仿佛走进了一个全新的数学和工程世界，其深度和广度令我惊叹。这本书对我这个刚刚踏入统计建模领域的研究生来说，简直是一本“圣经”。我曾经对“最优”这个词感到模糊，总觉得它是一种抽象的概念，难以捉摸。但这本书通过清晰的数学推导和丰富的实例，将“最优”具象化，让我深刻理解了在何种意义下，某种估计才是最优的。书中关于最大似然估计（MLE）的讲解，让我看到了如何从观测数据中提取最可能的信息。而对期望最大化（EM）算法的细致介绍，更是让我看到了如何处理隐变量模型，解决那些难以直接优化的复杂问题。我特别喜欢书中关于估计精度和偏差的讨论，这让我明白了理论上的最优与实际应用中的权衡。作者并非简单地罗列公式，而是通过深入浅出的讲解，引导读者理解公式背后的逻辑和直觉。我最喜欢的部分是关于信息论在估计理论中的应用，特别是克拉美-罗下界（CRB）的引入，它为我们提供了一个衡量任何无偏估计器性能的理论极限，这对于评估我们所设计的算法是否真正达到了“最优”具有重要的指导意义。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本思维导图，它帮助我构建了一个清晰的知识体系，让我能够更自信地应对各种统计建模的挑战。
评分《最优估计理论及其应用》这本书，对于我这个在金融工程领域挣扎多年的从业者来说，简直就是一场及时雨。我一直深知，在量化交易和风险管理中，对资产价格、波动率以及其他关键指标的精准估计，是做出盈利决策的基础。然而，金融市场数据往往充满了非线性和非平稳性，传统的统计方法常常显得力不从心。这本书为我提供了一个更加强大和灵活的工具箱。书中对各种状态空间模型和其最优估计方法的介绍，让我看到了如何利用历史数据来构建模型，并预测未来的走势。我尤其被书中对金融时间序列中的条件异方差（ARCH/GARCH）模型的解释所吸引，以及如何利用最优估计技术来捕捉其动态变化。此外，书中关于蒙特卡洛方法在估计中的应用，也为我打开了新的大门，让我能够处理那些解析解难以获得的复杂模型，比如期权定价和投资组合优化。这本书的价值在于，它不仅让我掌握了理论知识，更让我看到了如何将这些理论转化为实际的金融建模和策略开发，这对于提升我的职业技能和解决实际问题的能力，具有不可估量的价值。
评分《最优估计理论及其应用》这本书，对我这个在图像和视频处理领域深耕多年的研究者来说，是一次意义非凡的知识升级。我一直深知，图像的清晰度、细节的还原以及运动的准确捕捉，都离不开对图像信号的精确估计。这本书为我提供了系统性的方法来应对这些挑战。书中对最大似然估计（MLE）在图像去噪和超分辨率重建中的应用，让我看到了如何利用观测到的模糊或带有噪声的图像，来估计出最接近真实图像的参数。我尤其欣赏作者在介绍卡尔曼滤波在视频跟踪中的应用时，不仅给出了算法的数学原理，还深入分析了其在处理运动模糊和遮挡等实际问题时的优劣。此外，书中对贝叶斯推断在图像分割和目标识别中的应用，也为我提供了新的思路。我不再仅仅依赖于像素级别的强度信息，而是能够将先验知识和模型的不确定性纳入到估计过程中，从而获得更鲁棒的结果。这本书的价值在于，它将抽象的数学理论与具体的图像处理任务紧密结合，让我看到了如何运用最优估计理论来解决实际问题，并推动了我在该领域的研究进展。
评分在我看来，《最优估计理论及其应用》这本书，犹如一位循循善诱的良师，将抽象的数学概念转化为直观的认知。我曾经对“估计”这个词感到模糊，总觉得它只是对未知事物的一种猜测。但这本书彻底改变了我的看法。它告诉我，估计是一种基于数学原理的科学过程，目的是在不确定性中寻找最有可能的答案。书中对各种优化准则的阐述，特别是对最小均方误差（MMSE）的深度解析，让我理解了如何量化“最优”的程度。我尤其喜欢书中关于贝叶斯定理在估计中的应用，它让我明白，如何通过不断地观测数据来更新我们对事物的认知，并逐步逼近真实值。这是一种动态的学习过程，而非静态的判断。书中列举的许多实际应用案例，比如在气象预报、医学诊断以及工程故障检测等领域，都让我看到了最优估计理论的强大生命力。它不仅仅是一本技术手册，更是一本启发思考的书，让我开始以一种更严谨、更科学的方式去理解和处理现实世界中的不确定性。
评分《最优估计理论及其应用》这本书，对我的职业生涯而言，无疑是点亮了新的方向。我一直从事于控制系统开发，深知一个精确的系统模型对于控制器设计的至关重要性。而数据的存在，为我们提供了构建和优化模型的机会。这本书为我提供了一个系统性的方法论，来从观测数据中提取最有价值的信息，并构建出最能反映系统真实状态的估计模型。书中对卡尔曼滤波的详细阐述，让我看到了如何在动态系统中，利用一系列测量值来估计系统的状态，并且这种估计是“最优”的，即在均方误差的意义下达到最小。我尤其喜欢作者在讲解过程中，反复强调的“状态空间表示”和“马尔可夫过程”的概念，这为理解卡尔曼滤波的精髓奠定了坚实的基础。此外，书中对各种扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的介绍，也让我看到了如何在非线性系统中应用最优估计的思想，这对于我设计更复杂的控制算法，比如无人机姿态控制，提供了宝贵的借鉴。这本书让我明白，最优估计理论不仅是理论上的探讨，更是工程实践中不可或缺的基石。
评分这本书《最优估计理论及其应用》，给我带来的震撼，远不止于理论的深度，更在于其强大的普适性。我曾经认为，最优估计理论可能更多地局限于信号处理或控制领域，但这本书的出现，让我看到了它在更广阔天地中的应用潜力。我尤其对书中关于非参数估计的章节印象深刻，它打破了我过去对“参数模型”的依赖，让我看到了如何仅凭数据本身来构建估计模型，而无需事先假设其形式。这对于处理那些我们对其内在规律知之甚少的复杂系统，例如生物医学信号分析中的脑电图（EEG）信号，提供了极大的便利。书中对核密度估计（KDE）和局部多项式回归（LOESS）等方法的详细讲解，让我看到了如何在不预设模型形式的情况下，依然能够获得平滑、准确的估计。这为我在进行生物信息学数据挖掘时，提供了重要的理论指导。这本书让我明白，最优估计理论并非一个孤立的数学分支，而是连接理论与实践的桥梁，它能够帮助我们在各种复杂的领域中，发现隐藏的规律，做出更明智的决策。
评分这部《最优估计理论及其应用》给我带来了非常深刻的学术启迪。作为一个在信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，我始终在寻找一种系统性的方法来处理那些充满噪声和不确定性的数据。我曾尝试过许多杂乱无章的方法，有些在特定场景下有效，但缺乏普适性；有些过于简化，忽略了实际工程中至关重要的细节。直到我翻开这本书，才如获至宝。作者以一种极其严谨又不失逻辑的笔触，从最基础的概率论和随机过程入手，层层递进，构建了一个庞大而精密的理论框架。我对书中关于贝叶斯推断的阐述尤为印象深刻，它打破了我过去那种“硬编码”参数的思维定势，让我理解了如何动态地更新我们的信念，并在此基础上做出最优的估计。书中对各种优化准则的推导，比如最小均方误差（MMSE）和最小最大值误差（MMSE-CRB），以及它们各自的适用条件和优缺点，都分析得鞭辟入里。我尤其欣赏作者在介绍卡尔曼滤波时，不仅给出了公式，还深入剖析了其背后的物理意义和数学原理，这让我能够更好地理解其滤波过程，并根据实际应用场景进行调整和优化。例如，在无人驾驶车辆的定位系统中，实时、准确的姿态和位置估计至关重要，而卡尔曼滤波正是解决这类问题的核心工具。这本书让我不仅掌握了理论，更学会了如何将其转化为实际可行的解决方案，这对于我日后的工作具有里程碑式的意义。
评分阅读《最优估计理论及其应用》，我感到自己仿佛置身于一个浩瀚的知识海洋，而作者则是一位经验丰富的舵手，引导我穿越波涛，抵达智慧的彼岸。作为一名在人工智能领域探索多年的研究人员，我始终在寻找一种能够让我的模型在面对海量、异构数据时，依然能够做出精准、可靠的预测和决策的方法。这本书为我提供了这样的利器。书中对最大后验估计（MAP）的阐述，让我明白如何将先验知识和观测数据相结合，得到一个更为稳健的估计结果。这对于处理那些带有噪声或信息不完整的观测尤为重要。我尤其欣赏作者对高斯混合模型（GMM）和期望最大化（EM）算法的深度讲解，这让我能够更好地理解和应用这些强大的工具来处理聚类和密度估计问题。书中关于贝叶斯网络和隐马尔可夫模型（HMM）在估计理论中的应用，也为我开启了新的研究思路，让我看到了如何构建复杂的概率图模型来解决序列数据分析的问题。这本书的价值在于，它不仅仅提供了数学公式，更传递了一种严谨的逻辑思维和解决问题的哲学，这对于我在复杂AI问题中的探索，具有深远的启发意义。
评分《最优估计理论及其应用》这本书，对我这个在通信系统设计领域工作了十多年的老兵来说，是一次久旱逢甘霖的阅读体验。我一直深知，在无线通信中，信号的衰落、干扰和噪声是永恒的挑战，而准确地估计信号的参数，是实现高效通信的基础。这本书为我提供了一个强大而统一的理论框架来应对这些挑战。我对书中关于最小二乘估计（LSE）和其变种的深入剖析印象深刻，特别是在介绍加权最小二乘（WLS）和广义最小二乘（GLS）时，作者清晰地阐述了如何根据噪声的统计特性来选择最优的权重，以达到最佳的估计效果。这对于我在设计自适应均衡器和信道估计器时，提供了重要的理论依据。书中对极大似然估计（MLE）在信号参数估计中的广泛应用，也让我看到了如何利用观测数据来最大化产生这些数据的概率，从而得到最优的参数估计。我尤其欣赏作者在讨论不同估计方法的优劣时，不仅给出了数学上的比较，还结合了实际通信系统的应用场景，例如在OFDM系统中进行信道估计，或者在MIMO系统中进行用户符号检测。这本书让我对“最优”有了更深刻的理解，它不是一个固定的值，而是需要在特定约束条件下，通过精妙的数学工具去逼近的目标。
评分坦白说，《最优估计理论及其应用》这本书的出现，彻底颠覆了我对“数据分析”的刻板印象。我一直以为数据分析就是一堆统计公式的堆砌，枯燥乏味。然而，这本书却以一种引人入胜的方式，展现了如何用数学的力量去“理解”和“预测”世界。我尤其喜欢书中关于贝叶斯估计的讲解，它让我明白，我们并非要寻找一个绝对的“正确”答案，而是要根据现有的信息，不断更新我们对未知的认知。这种“概率性”的思考方式，对于处理现实世界中的不确定性至关重要。书中对各种优化准则的阐述，比如最小均方误差（MMSE），让我看到了如何量化“最优”的程度，以及如何设计出能够达到这种最优的算法。我特别欣赏作者在讲解中，常常会举出一些生动的例子，比如在天气预测、金融市场分析等领域，是如何运用最优估计理论来做出更准确的判断。这本书让我明白，最优估计理论并非只是停留在高深的学术殿堂，而是切实存在于我们生活的方方面面，并且扮演着至关重要的角色。它激发了我对数据背后隐藏规律的探索欲望，也让我看到了利用数学工具解决实际问题的巨大潜力。
评分递推最小二乘法估计参数 时序预报器
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评分内容丰富，理论性强，如果算法实例更多些，会对读者有更大帮助
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