【內容簡介】《第二版卡爾曼濾波與應用和MATLAB程序詳解》共8章45節(jié)，總學時1716分鐘，合28.6小時。主要內容包括：卡爾曼濾波數(shù)學模型及MATLAB程序輕松入門，標準卡爾曼濾波處理線性離散隨機系統(tǒng)算法再提升，卡爾曼濾波理論簡介與算法主要參數(shù)作用，卡爾曼濾波在定位和跟蹤與估計實際信號等方面的應用，擴展卡爾曼濾波(EKF)處理非線性微分隨機系統(tǒng)及其應用3例，無跡卡爾曼濾波(UKF)處理非線性離散隨機系統(tǒng)及其應用，交互式多模型(IMM)濾波及其應用與推廣問題。全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。提供輔導答疑。
第一章 ?必先看和卡爾曼濾波的影響力及其研究領域簡介
第二章 ?卡爾曼濾波數(shù)學模型及MATLAB程序輕松入門
第三章 ?標準卡爾曼濾波處理線性離散隨機系統(tǒng)算法再提升
第四章 ?卡爾曼濾波理論簡介與算法主要參數(shù)作用
14、KF7_標準卡爾曼濾波的標準模型及其理論假設及證明與5基本公式等介紹
15、KF8_卡爾曼濾波算法中2個初始值的選擇假設及其對誤差影響（
16、KF9_狀態(tài)空間描述中2處噪聲的理論要求及其檢測辦法
17、KF10_卡爾曼增益Kg及誤差協(xié)方差矩陣P的作用分析及離線處理（
18、KF11_卡爾曼濾波論文寫作需要的幾個數(shù)量指標及進一步擴展
第五章 ?卡爾曼濾波在定位和跟蹤與估計實際信號等方面的應用
19、KF12_基于卡爾曼濾波方法分析簡化的GPS定位問題
20、KF13_1KF方法分析自由下落球體圖像問題的系統(tǒng)模型
21、KF13_2圖像的球體特征識別方法與MATLAB程序分析
22、KF13_3基于KF方法分析自由下落球體圖像問題的主程序分析
23、KF13_4工程現(xiàn)場中用KF方法分析自由下落球體跟蹤的程序分析
24、KF14_基于卡爾曼濾波估計電壓的實際值詳解及其程序對比分析（
第六章 ?擴展卡爾曼濾波(EKF)處理非線性微分隨機系統(tǒng)及其應用3例
25、KF15_1線性系統(tǒng)擴展到非線性系統(tǒng)及雅可比矩陣計算問題
26、KF15_2擴展卡爾曼濾波的5個基本公式及其改變與思考7題
27、KF16_EKF方法詳細分析一個非線性標量數(shù)學模型問題
28、KF17_EKF方法分析基于觀測距離的二維目標跟蹤問題（
29、KF18_基于角度方位的二維目標跟蹤問題用EKF方法分析
第七章 ?無跡卡爾曼濾波(UKF)處理非線性離散隨機系統(tǒng)及其應用
30、KF19_1擴展卡爾曼濾波缺陷與UKF方法引入與無跡變換流程
31、KF19_2無跡卡爾曼濾波介紹及思考問題
32、KF20_1觀測距離的跟蹤問題狀態(tài)及觀測方程與UKF流程程序實現(xiàn)
33、KF20_2跟蹤問題的MATLAB程序用無跡卡爾曼濾波算法實現(xiàn)
34、KF21_1狀態(tài)6分量并且觀測2分量的兩個方程的函數(shù)寫法
35、KF21_2UKF程序的子函數(shù)詳細分析與思考7個問題（
36、KF22_工程現(xiàn)場用UKF方法分析定位或跟蹤問題的程序詳解
37、KF23_擴展和無跡卡爾曼濾波方法對比分析非線性數(shù)學模型問題
第八章 ?交互式多模型(IMM)濾波及其應用與推廣問題
38、KF24_交互式多模型及蒙特卡羅模擬方法簡介
39、KF25_馬爾可夫鏈與轉移概率矩陣等概念簡介
40、KF26_1交互式多模型狀態(tài)方程與觀測方程的結構及轉移概率與模型概率
41、KF26_2交互式多模型4大步驟及其公式詳解與思考4問題
42、KF27_1程序書寫模型狀態(tài)方程與觀測方程及交互輸入
43、KF27_2IMM濾波3子函數(shù)及軌跡圖形顯示分析解讀
44、KF28_交互式多模型(IMM)方法濾波精度影響參數(shù)及優(yōu)缺點綜合分析
45、KF29_工程現(xiàn)場用IMM方法分析跟蹤問題的程序詳解及祝福
