多尺度估計理論及其應用

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)融合技術的特點                  
 1. 1. 3  多傳感器數(shù)據(jù)融合技術的應用                  
 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                  
 第2章  小波分析理論基礎                  
 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                  
 第3章  狀態(tài)估計理論基礎                  
 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)預測基本方程                  
 3. 4. 1  狀態(tài)的預測估計                  
 3. 4. 2  狀態(tài)預測估計的修正                  
 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                  
 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                  
 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                  
 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                  
 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                  
 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                  
 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                  
 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)預測估計與濾波估計