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贝叶斯滤波和平滑技术是重要的概率统计方法。

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简介：
这本由滤波器大牛撰写的关于贝叶斯滤波和平滑的著作，对于通信专业的硕士研究生和博士研究生来说，具有极高的参考价值和实用性。

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  • 贝叶斯滤波及平滑技术
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    贝叶斯滤波及平滑技术是基于概率统计理论的一种信号处理方法，广泛应用于导航、定位和机器人等领域，通过递归地更新预测模型以估计动态系统的状态。 滤波器领域的大牛撰写了一本关于贝叶斯滤波与平滑的书，对通信类硕士和博士研究生非常有帮助。
     
  • 贝叶斯滤波及平滑技术
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    贝叶斯滤波及平滑技术是基于概率论的方法，在不确定性环境中对系统状态进行估计。通过递归地应用贝叶斯定理，该方法在信号处理、机器人导航等领域广泛应用，尤其擅长追踪动态系统的演变过程，并能有效减少噪声影响以提高预测准确性。 滤波与平滑是估计理论中最核心的两类算法，它们用于估计未知的状态或参数。贝叶斯滤波和平滑是在贝叶斯框架下的应用方法。本书涵盖了经典的线性与平滑滤波、非线性与平滑滤波以及高斯和卡尔曼滤波等内容。
     
  • 贝叶斯滤波和平滑的控制方案
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    本研究探讨了贝叶斯滤波与平滑技术在现代控制系统中的应用，提出了一种新颖的控制策略，旨在提升系统估计精度和响应速度。 第一章 方案设计 1.1 控制方案 为了实现各种复杂的控制任务，首先需要将被控对象与控制装置按照一定的方式连接起来以形成一个系统，即自动控制系统。通常情况下，输出量会被送回到输入端，并且与输入信号进行比较来产生偏差的过程被称为反馈。如果反馈的信号是通过减法操作与输入信号相抵消，使产生的误差越来越小，则称为负反馈；反之则为正反馈。采用负反馈并利用偏差来进行控制的技术即为反馈控制过程。由于引入了被控量的反馈信息，整个控制系统成为闭合回路系统，并因此被称为闭环控制系统。 自动控制原理主要研究的是这类闭环控制系统，在此基础上发展出了单闭环、双闭环以及多闭环等多种类型。本次报告将重点介绍单闭环和双闭环两种类型的控制系统。 1.1.1 单闭环控制系统 对于电机调速系统而言，其性能指标之一是调节范围与静差率之间的矛盾关系。引入转速负反馈可以有效解决这两者之间的冲突，从而既可以扩大调速范围又能够降低静差率。如图 1-1 所示，在该系统中被控制量作为反馈信号输入到控制系统，并且将给定电压与实际输出进行比较以获取偏差值来进行调节。 在直流电机的调速过程中，当电动机轴上安装有测速发电机后可以得到一个与转速成正比关系的反馈电压。这个反馈电压和设定的目标速度之间的差值经过比例放大器处理之后产生控制信号来驱动电力电子变换器进行下一步的操作。 图 1-1 带直流调速系统的原理图 其具体的调节过程如下：被控量为转速n，给定的参考值是目标转速电压Un*。电动机轴上的测速发电机TG（Tachometer Generator）用于测量实际转速并产生相应的反馈电压 Un。该反馈信号与设定的目标速度进行比较后得到偏差电压∆U，并通过比例放大器A处理之后生成控制信号 Uc，进而驱动电力电子变换器PE执行相应操作。 在调速系统中，这种基于误差的比例调节通常被称为P（Proportional）控制器。
     
  • 贝叶斯过滤和平滑 Bayesian Filtering and Smoothing
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    《贝叶斯过滤与平滑》一书深入浅出地介绍了贝叶斯方法在时间序列分析中的应用，涵盖状态空间模型、卡尔曼滤波器及其扩展。 贝叶斯滤波与平滑是基于概率统计理论的动态系统状态估计方法，广泛应用于导航、航空工程、电信和医学等领域。这些技术利用贝叶斯定理，在存在噪声的情况下提供最佳的状态估计。 在状态估计中，滤波是指通过一系列观测数据计算当前系统的状态值；而平滑则是指根据历史时刻的数据来估算过去某个时间点的系统状态值。它们的核心在于结合先验知识和新的观测信息更新概率分布，从而提高对动态系统状态预测的准确性。 贝叶斯方法包括非线性卡尔曼滤波器（适用于线性模型）及粒子滤波器（针对非线性情况）。粒子滤波器通过一组带有权重的随机样本表示后验概率，并根据新的观测数据调整这些样本，以逼近真实的分布。结合这两种技术可以优化估计精度。 贝叶斯框架下的参数估计方法对于提升性能至关重要。将高级的贝叶斯参数估计与先进的算法相结合，能够处理复杂的动态系统问题。 学习和实践贝叶斯滤波和平滑时，MATLAB提供了强大的仿真工具支持用户进行实际计算，并促进对这些技术的理解和应用。 Simos Särkkä教授是芬兰阿尔托大学生物医学工程及计算科学系的高级研究员。他的研究领域集中在随机动态系统的状态与参数估计，在信号处理、机器学习等领域有广泛应用，如脑成像、定位系统等。 贝叶斯滤波和平滑技术的应用范围广泛： - 导航：提供精确的位置和速度信息。 - 航空航天工程：对飞行器的运动进行精准估算。 - 电信：在无线通信中提高信号处理质量。 - 医学：用于分析心电图、脑电波等生物医学信号。 - 工业过程控制：确保生产流程稳定与可靠。 这些技术能够使系统状态估计更加精确和稳定，对于现代自动化及信息化社会具有重要意义。随着计算能力的增强以及算法的发展，贝叶斯滤波和平滑在未来将发挥更大的作用。
     
  • 贝叶斯方法及概率编程与贝叶斯推断（中文版）
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    本书深入浅出地介绍了贝叶斯统计的基本原理和应用技巧，并通过概率编程语言进行了实例演示，适合对贝叶斯分析感兴趣的读者。 贝叶斯方法与概率编程结合可以用于进行有效的贝叶斯推断分析。中文版的相关资料也已经发布。
     
  • 概率编程与贝叶斯推断（贝叶斯方法）中文版-PDF
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    《概率编程与贝叶斯推断》是一本介绍贝叶斯统计理论及其应用的书籍，着重讲解了如何使用现代计算技术进行贝叶斯分析。本书适合对数据科学和机器学习感兴趣的读者阅读。 贝叶斯推理的方法非常自然且极其强大。然而，大多数关于贝叶斯推理的书籍依赖于复杂的数学分析和人工的例子，这使得不具备深厚数学背景的人难以理解和接触这一领域。不过现在不同了，卡梅伦的新书从编程与计算的角度出发介绍贝叶斯推理，并将理论知识与实际编程实践相结合，使大部分程序员都能够轻松入门并掌握该方法。
     
  • 贝叶斯网络概要
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    贝叶斯网络是一种概率图模型，通过有向无环图表示变量间的依赖关系，并用条件概率表描述各节点之间的概率分布。它广泛应用于推理、分类和学习等领域。 贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。它通过有向无环图来描述这些依赖，并且每个节点都关联一个概率分布函数。 在工程应用中，贝叶斯网络被广泛应用于数据分析、决策支持系统和人工智能等领域。例如，在医疗诊断中可以用来根据病人的症状推断可能的疾病；在网络故障分析时可帮助识别最有可能导致问题的原因组合；此外，它还能用于预测天气变化或股票市场趋势等复杂系统的不确定性建模。 通过这种方式，贝叶斯网络能够有效地处理大量复杂的因果关系，并提供一种直观的方式来理解和解决实际世界中的不确定性和概率性挑战。
     
  • 贝叶斯方法及概率编程在贝叶斯推断中的应用（含代码）
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    本文章详细介绍了贝叶斯方法及其在统计学中的重要性，并通过具体实例展示了如何利用概率编程进行贝叶斯推断，附有实用代码供读者实践学习。 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码
     
  • Bayesian Filtering and Smoothing: 与Simo Särkkä的《贝叶斯滤波和平滑》配套的Python资源
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    本资源为Simo Särkkä著作《贝叶斯滤波和平滑》提供Python实现，涵盖贝叶斯方法在状态估计中的应用，包括过滤和光滑技术。 Simo Särkkä编写的贝叶斯滤波和平滑的书籍有一份非官方配套的Python代码资源。官方提供的Matlab代码可以在书页上找到。
     
  • 贝叶斯统计推断与经验贝叶斯估计方法
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    简介：本文探讨了贝叶斯统计推断的基本原理及其在数据分析中的应用，并深入介绍了经验贝叶斯估计方法，旨在为复杂的统计问题提供有效的解决方案。 经验贝叶斯估计方法是一种统计推断技术。使用这种方法的一个前提条件是需要知道先验分布，但在实际应用中这一要求往往难以满足。即使在某些情况下人们对参数的可能取值有一定了解，但这种认识通常不足以精确到能够用一个概率分布来描述的程度。