im电竞官方网站第五章非线性滤波现代数字信号处理;滤波的信号模型;滤波方法;非线性滤波; 一个非线性随机系统可以由一个统计的状态转换方程 和一个统计的观察/测量方程 共同定义。;贝叶斯滤波;两种可分解情况;（二）卡尔曼滤波器;贝叶斯框架下， 状态方程确定了预测当前状态的条件转换概率为高斯分布： ;;;通用卡尔曼滤波过程;卡尔曼滤波（线性模型）;线性卡尔曼滤波过程;;（三）高斯积分的数值近似求解------ 高斯-尔米特（Gauss-Hermite）积分;高斯-尔米特（Gauss-Hermite）积分;高斯积分的数值近似求解------ 无色变换（unscented tranformation）;第五章非线性滤波;高斯积分的数值近似求解------  Monte Carlo approximation;（四）非线性卡尔曼滤波;GHKF/UTKF;MCKF;（五）重要性采样;;权重的非迭代形式;;仅考虑一阶马尔科夫模型(所有方法都采用了此假设)：;（六）粒子滤波器;采样-重要性重采样粒子滤波器 General Sampling-Importance Resampling Particle Filter (SIRPF);一个简单的重要性重采样方法;一个简单的重要性重采样方法;重要性采样概率的自助近似Bootstrap Approximation;Bootstrap Particle Filter;粒子权重退化问题;粒子退化现象示例;SIR的另一个问题;不需要重采样的粒子滤波器;高斯粒子滤波器通用框架（非线性关系的线性近似）;MC粒子滤波器;Gauss-Hermite/无色粒子滤波器;（七）粒子滤波器的应用;汽车定位导航;基于高程匹配的飞行定位和导航;Robots 定位和导航;多目标跟踪;手语识别;第五章非线性滤波;第五章非线性滤波;第五章非线性滤波;第五章非线性滤波;错误检测定位（Fault Detect and Isolation);;;第五章非线性滤波

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