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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Mohinder S. Grewal

出品人:

页数:401

译者:

出版时间:2001-01-16

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471392545

丛书系列:

图书标签:

• Matlab
• 滤波
• kalman
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• 卡尔曼滤波
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• 传感器融合

好的，这是一份关于《Kalman Filtering》的图书简介，严格遵循您的要求，不提及任何与卡尔曼滤波技术相关的内容，力求详实且自然。 --- 《星辰之径：古代航海家的罗盘与星空》 一部关于人类探索精神与早期导航艺术的宏伟史诗 书籍概述： 《星辰之径：古代航海家的罗盘与星空》是一部深入探索人类文明早期阶段，特别是海洋探索与导航技术发展历程的学术专著。本书旨在追溯那些无惧未知、凭借智慧与勇气驶向地平线之外的先驱者们，他们如何从观察天象到绘制地图，最终构建起跨越海洋的贸易与文化网络。全书以严谨的史料考证和生动的叙事手法，勾勒出从地中海的腓尼基人到太平洋上的波利尼西亚人，再到大航海时代的欧洲探险家们所依赖的知识体系、工具与哲学思想。 第一部分：根植于自然的直觉——早期观测与环境感知 本部分聚焦于人类在没有精密仪器辅助的情况下，如何理解和利用自然界的信号。我们详细考察了早期文明，如美索不达米亚、古埃及和印度河流域的居民，他们如何通过对日、月、星辰周期性的精确记录，建立了最早的时间概念和初步的方向感。 地平线的秘密： 探讨不同文化中对地平线概念的理解，以及如何利用海市蜃楼、云层结构和海鸟的飞行模式来判断陆地的距离与方位。 潮汐与洋流的语言： 深入分析了古代水手如何通过观察潮汐的涨落、水流的颜色与温度变化，来“阅读”海洋的脉动，识别重要的航道和危险的暗礁。书中特别描绘了数个失落的知识体系，例如某些岛屿部落对特定海藻和浮游生物群落的识别能力，这些都是他们赖以生存的“生物罗盘”。 风暴的预兆： 详述了古代气象学的萌芽，水手们如何通过对天空颜色的细微变化、空气湿度的增减以及特定云型的出现，预测即将来临的风暴，并采取相应的规避措施。 第二部分：丈量世界——早期定位工具的演变 本书的第二部分详细梳理了人类为了将直觉转化为可重复测量的工具所付出的不懈努力。这不是一部关于现代精密测量的教科书，而是关于人类如何用最朴素的材料，创造出具有里程碑意义的定位设备的编年史。 日晷与阴影的舞蹈： 考察了从早期的垂直棍到复杂的双盘式日晷，如何在航行中被改造用于估算纬度。重点分析了特定纬度下，正午阴影长度与太阳高度角之间的经验性关系。 星盘的几何学： 对古希腊、伊斯兰世界和中国古代星盘（浑象、简仪）的结构、原理及其在船上的实际应用进行了细致的剖析。我们探讨了不同文化背景下，星盘刻度与天空坐标系的转换方式，以及如何利用它们确定目标星体的方位角和高度角。 绳索、沙漏与航程计算： 详述了“计程”——即估算航行距离——的古老方法。书中重现了“拖木法”（Log-line method）的早期形态，以及不同文化背景下对时间测量工具（如水钟、沙漏）精度的不懈追求，以及这些粗糙计时器如何影响了对船速的估计。 第三部分：星图与记忆的殿堂——导航哲学的构建 本部分超越了纯粹的工具层面，进入到古代航海家们的心灵世界和知识传承方式。导航不仅仅是测量，更是一种对世界秩序的深刻理解和对集体记忆的依赖。 绘制失落的地图： 探讨了托勒密学派的理论如何在地理学界占据主导地位，以及不同文明对“已知世界”边界的描绘差异。我们对比了波斯湾的港口图与北欧的符文地图，揭示了不同地理环境下产生的独特制图语言。 “记忆宫殿”的航线： 深入研究了口头传统在导航中的核心作用。许多伟大的航行者依靠的不是图纸，而是世代相传的歌谣、故事和隐喻，这些叙事性结构中蕴含着复杂的航线信息和危险警告。本书尝试重建其中一些关键的叙事序列。 地磁的谜团： 尽管指南针的发明是后来的事件，但本书在收尾部分探讨了古代文明对“磁性物质”的早期认知。我们考察了天然磁石在宗教仪式和巫术中的应用，为理解后来发现地磁现象的文化背景提供了基础。 本书的价值： 《星辰之径》不是一本关于技术迭代的流水账，而是对人类认知边界拓展的致敬。它揭示了在缺乏现代电子设备、甚至缺乏精确数学工具的时代，人类的观察力、逻辑推理能力以及对未知的敬畏心是如何驱动我们探索并最终征服广阔的海洋的。本书适合历史地理学爱好者、人类学研究者，以及所有对早期科学思维和人类探险精神感兴趣的读者。 ---

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我对这本书的评价，更多地体现在它所营造的一种学习氛围。作者以一种非常友好的方式，将卡尔曼滤波这样一个看似枯燥的学科，变得生动有趣。他善于使用生活中的例子来阐述复杂的概念，比如在解释状态转移模型时，他会用“预测你明天的体重，考虑到你今天摄入的食物和消耗的能量”这样的例子，让抽象的数学模型变得容易理解。书中的语言流畅自然，没有过多的专业术语堆砌，即使是初学者也能轻松阅读。同时，作者并没有回避卡尔曼滤波中的一些难点，比如协方差矩阵的理解、滤波发散的问题以及如何处理模型不准确的情况。对于这些挑战，作者都提供了深入的分析和实用的解决方案。我印象最深刻的是关于“协方差矩阵”的讲解，作者通过图形化的方式，直观地展示了协方差矩阵如何反映状态变量之间的关联性和不确定性，这比单纯的数学定义更容易理解。此外，书中还包含了一些关于卡尔曼滤波在具体工程领域应用的案例，这些案例让我看到了卡尔曼滤波的实际价值，也激发了我将所学知识应用到我的研究项目中的热情。总而言之，这本书不仅传授了卡尔曼滤波的知识，更重要的是，它培养了我对这个领域的研究兴趣和解决问题的信心。

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这本书带给我的最大价值，在于它对卡尔曼滤波“深入浅出”的讲解。我一直以为卡尔曼滤波是一个只能由数学家和高级工程师掌握的复杂工具，但读完这本书，我发现我错了。作者以一种非常清晰且富有条理的方式，将卡尔曼滤波的每一个细节都剖析得一清二楚，从最基础的概念，到最前沿的应用，无所不包。他不仅详细介绍了卡尔曼滤波的标准形式，还深入探讨了其各种变种，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及容积卡尔曼滤波（CKF）等，并详细分析了它们各自的优缺点以及适用场景。我尤其欣赏作者在讲解EKF时，对线性化误差的深入剖析，以及如何通过UKF的采样点来更准确地近似非线性系统的后验分布，这种细致的对比让我对不同算法的理解更加深刻。此外，书中还提供了丰富的代码示例，以多种编程语言实现，这对于我这样的实践者来说，无疑是巨大的福音。通过这些代码，我可以更直观地理解算法的实现细节，并将其快速地应用于我的项目中。

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一直以来，我对“卡尔曼滤波”这个概念都充满了好奇，但真正拿起这本书之前，总觉得它高深莫测，像一道难以逾越的技术壁垒。然而，翻开第一页，我便被作者的叙事方式所吸引，他没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是用一种循序渐进、层层递进的方式，将我们引入卡尔曼滤波的世界。从开篇对传感器噪声的直观描述，到对概率和统计基础的温和铺垫，再到逐步构建起滤波器的核心思想，每一步都像是在为读者打下坚实的地基。我尤其欣赏作者在解释一些关键概念时所使用的类比，比如将状态估计比作“猜测马匹的真实位置，但只能看到它在泥泞中的蹄印”，这种生动形象的比喻，瞬间消除了我对抽象数学模型的畏惧感。书中的图示也非常精妙，它们不仅仅是简单的辅助说明，而是与文字内容相得益彰，将复杂的数据流动和模型演变过程可视化，让我能够更直观地理解算法的每一步运作。在阅读过程中，我发现自己逐渐能够将理论知识与实际应用联系起来，比如在无人驾驶汽车的定位问题上，卡尔曼滤波是如何实时地融合GPS、IMU等多种传感器数据的，以及如何有效地处理这些数据中的不确定性。这种从概念到应用的清晰脉络，让我对卡尔曼滤波的应用前景有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索的欲望。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领我在信息融合的迷宫中找到方向。

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对于这本书，我最想强调的是它在“可读性”上所做的巨大努力。通常，涉及概率论和线性代数的书籍会让人望而却步，但这本书却做到了例外。作者以一种极其平缓的方式，逐步引入卡尔曼滤波所需的数学工具，从向量和矩阵的运算，到概率分布的概念，再到条件概率和贝叶斯定理的运用，每一个概念都解释得非常清晰，并且配有直观的图示。我尤其赞赏作者在解释“贝叶斯定理”和“最小均方误差估计”时所采用的类比，他将状态估计比作“在黑暗中摸索，根据过去的经验和当前的线索，不断调整对目标位置的猜测”，这种生动的比喻，让抽象的数学推导变得触手可及。书中还包含了大量的可视化图表，它们不仅仅是简单的公式说明，更是对算法过程的直观展示，例如状态协方差的演变，预测和更新步骤的几何解释等等。这些图表极大地增强了书的可读性，让我能够更深入地理解卡尔曼滤波的内在逻辑。总而言之，这本书不仅是卡尔曼滤波的权威指南，更是一本能够激发学习兴趣、培养数学思维的佳作。

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这本书最让我感到惊艳的，是它在“数学严谨性”和“直观易懂性”之间找到了完美的平衡。作者在推导卡尔曼滤波的各个公式时，都遵循了严谨的数学逻辑，确保了理论的准确性。然而，他并没有将数学公式孤立地呈现，而是通过大量的图示、类比和实例，将复杂的数学概念变得生动形象。我印象最深刻的是作者在解释“协方差矩阵”时，用了一个“预测我们能看到多少个潜在的星星”的类比，通过这种方式，直观地展示了协方差矩阵如何反映状态的不确定性和变量之间的相关性。这种将抽象数学与直观理解相结合的方式，极大地降低了卡尔曼滤波的学习门槛。此外，书中还对卡尔曼滤波的“优良性”进行了深入的证明，例如证明了卡尔曼滤波器是最小均方误差（MMSE）估计量，以及其预测和更新的递推公式的由来。这些理论上的严谨性，让我对卡尔曼滤波的有效性有了更深刻的信心，也让我能够更深入地理解其内在的工作原理。

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我对这本书的评价，更多的是基于它所展现出的“全面性”和“启发性”。作者在书中系统地梳理了卡尔曼滤波的发展历程，从早期的应用到后来的理论突破，再到当前在各个领域的广泛应用。他不仅介绍了卡尔曼滤波的基本原理，还深入探讨了其在信号处理、控制系统、导航定位、经济预测等多个领域的应用案例。我特别喜欢书中关于“噪声处理”的章节，作者详细阐述了不同类型的噪声（如高斯噪声、泊松噪声、量化噪声等）对卡尔曼滤波性能的影响，并提供了相应的处理策略，例如如何通过预滤波、模型修正或采用更鲁棒的滤波算法来应对这些挑战。此外，书中还讨论了卡尔曼滤波在“多传感器数据融合”中的重要作用，以及如何设计有效的融合策略来提高整体的估计精度和系统的鲁棒性。这本书的启发性在于，它不仅教授了卡尔曼滤波的知识，更重要的是，它打开了我的思路，让我能够将卡尔曼滤波的思想应用到更广泛的问题中去，去思考如何利用不确定性信息来做出更优的决策。

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初次接触到这本书，我便被其详实的内容和严谨的逻辑所折服。作者对于卡尔曼滤波的讲解，可以说是面面俱到，几乎涵盖了从理论基础到实际应用的所有关键环节。他不仅仅满足于介绍算法本身，更深入地探讨了卡尔曼滤波的原理、推导过程以及各种变种和优化方法。例如，在讲解扩展卡尔曼滤波（EKF）时，作者花了大量篇幅分析了其线性化带来的误差，并详细介绍了无迹卡尔曼滤波（UKF）如何通过采样点来更准确地近似非线性系统的后验分布。这种对算法细节的深入剖析，让我在理解其优势和局限性方面受益匪浅。书中对每一种算法的推导都清晰明了，公式的由来和每一步的含义都解释得非常到位，让我能够真正理解“为什么”这样做，而不是简单地记忆公式。我特别欣赏作者在不同章节中穿插的案例分析，这些案例都非常贴近实际应用，例如在目标跟踪、姿态估计、数据融合等领域，作者都提供了具体的实现思路和代码示例。通过这些案例，我能够将书本上的理论知识转化为实际操作的能力，并且能够根据不同的应用场景，选择最合适的卡尔曼滤波变种。这本书让我深刻体会到，卡尔曼滤波并非是一个简单的数学工具，而是一种强大的信息处理思想，它能够帮助我们在不确定性环境中做出最优的决策。

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这本书最让我印象深刻的，是它对于卡尔曼滤波的“软实力”的强调。作者并没有止步于算法本身的介绍，而是花了相当大的篇幅来探讨如何有效地应用卡尔曼滤波，以及在实际工程中可能遇到的各种挑战和应对策略。他讨论了如何构建准确的状态转移模型和观测模型，如何处理传感器测量噪声的特性，以及如何选择合适的增益矩阵来平衡预测的准确性和滤波的鲁棒性。在“模型设计”这一部分，作者提供了一系列实用的建议，例如如何根据系统的物理特性来建立数学模型，以及如何通过数据来识别和修正模型中的误差。我尤其赞赏作者对于“模型不确定性”的讨论，他分析了当模型不够准确时，卡尔曼滤波可能会出现的性能下降甚至发散的情况，并介绍了一些常用的处理方法，比如引入过程噪声协方差矩阵的调整，或者采用更鲁棒的滤波算法。此外，书中还讨论了卡尔曼滤波与其他滤波方法的比较，例如粒子滤波、平方根卡尔曼滤波等，这让我能够更全面地了解各种算法的适用范围和优缺点。这本书让我明白，卡尔曼滤波的成功应用，不仅仅在于掌握算法本身，更在于对实际问题深刻的理解和精心的模型设计。

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从一个读者的角度来看，这本书最突出的优点在于其“易于上手”和“循序渐进”的学习路径。作者深知卡尔曼滤波对于初学者来说可能是一个挑战，因此他非常巧妙地设计了整个学习过程。首先，他从非常基础的概念开始，例如什么是状态空间模型，什么是测量模型，以及如何用概率论来描述不确定性。然后，他逐步引入卡尔曼滤波的核心思想，即通过迭代的方式，融合先验信息和观测信息，来更新对系统状态的最佳估计。在讲解过程中，作者穿插了大量的例子，比如一个简单的弹簧-质量系统，或者一个简单的目标跟踪场景，通过这些例子，读者可以非常直观地理解卡尔曼滤波的每一步操作。我特别欣赏作者在“如何选择卡尔曼增益”这一部分所提供的指导，他解释了增益的大小如何影响滤波器的响应速度和对噪声的抑制能力，并给出了一些实用的经验法则。这本书让我觉得，掌握卡尔曼滤波并不需要深厚的数学背景，只需要耐心和清晰的引导，而这本书正是这样一个优秀的引导者。

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我之所以强烈推荐这本书，是因为它对于卡尔曼滤波的“实践性”进行了非常深入的挖掘。作者不仅仅停留在理论层面，而是将卡尔曼滤波的实际应用场景描绘得淋漓尽致。他在书中详细介绍了如何将卡尔曼滤波应用于各种工程问题，例如惯性导航系统中的位置和姿态估计、雷达目标跟踪、机器人SLAM（同时定位与地图构建）等。每一个应用场景，作者都给出了清晰的算法框架和实现细节，并且提供了大量的伪代码和编程示例，这对于想要将卡尔曼滤波应用于实际项目的读者来说，无疑是极大的帮助。我特别关注了书中关于“机器人定位”的部分，作者详细阐述了如何融合IMU（惯性测量单元）和轮式编码器数据，利用卡尔曼滤波来估计机器人的位置和方向。他不仅解释了如何构建状态向量和转移矩阵，还深入分析了如何处理传感器之间的时钟同步问题以及如何对齐坐标系。这本书让我看到了卡尔曼滤波的强大生命力，也让我能够更自信地去解决实际工程中的问题。

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卡尔曼滤波

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存心让人读不懂

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