大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于卡尔曼滤波书籍推荐的问题，于是小编就整理了2个相关介绍卡尔曼滤波书籍推荐的解答，让我们一起看看吧。
粒子滤波好还是卡尔曼滤波好？
卡尔曼滤波好。
卡尔曼滤波是被斯坦利·施密特正式发现的，当时他在NASA埃姆斯研究中心的时候，发现自己的方法对于解决阿波罗***的轨道预测是比较有用的，后来还根据研究最终发表了相关论文。
所谓的数据滤波是一种比较特别的，可以成功去除噪声还原真实数据的办法，这种特别的滤波在测量方差已知的时候可以更好的估计出动态系统。
粒子滤波和卡尔曼滤波是两种常用的滤波方法，各自有其适用的场景。
粒子滤波是一种非参数滤波方法，适用于非线性、非高斯的系统。它基于随机粒子的***来表示系统状态的后验概率分布，通过对粒子的加权重***样来近似计算系统状态的后验概率分布。粒子滤波不***设系统模型的线性和高斯性质，对于复杂的非线性系统和非高斯噪声具有较好的适应性。
卡尔曼滤波是一种线性、高斯的滤波方法，适用于线性系统和高斯噪声。它基于贝叶斯滤波理论，通过对系统状态进行递推和更新，计算系统状态的后验概率分布。卡尔曼滤波***设系统的动力学和观测模型是线性的，并且噪声服从高斯分布。对于线性、高斯的系统，卡尔曼滤波具有最优性能。
因此，选择粒子滤波还是卡尔曼滤波应根据具体的系统和噪声特性来决定。如果系统非线性且噪声非高斯，粒子滤波可能更适用。如果系统线性且噪声高斯，卡尔曼滤波可能更合适。实际应用中，也可以考虑使用基于粒子滤波和卡尔曼滤波的组合滤波方法，以充分发挥二者的优点。
粒子滤波和卡尔曼滤波都是常见的滤波方法，它们在不同的应用场景下有不同的优劣势。
粒子滤波是一种非参数滤波方法，它通过随机***样一组粒子来近似状态分布，并通过权重来更新和优化这些粒子。粒子滤波对于非线性和非高斯的问题具有很好的适应性，可以解决非线性系统和非线性观测模型。然而，粒子滤波的计算复杂度较高，特别是在高维状态空间的情况下。
卡尔曼滤波是一种参数滤波方法，它是基于贝叶斯滤波理论，并***设系统和测量模型均为线性和高斯分布。由于这种简化，卡尔曼滤波具有较低的计算复杂度，并且可以在实时应用中实现快速的状态估计。然而，卡尔曼滤波对于非线性和非高斯问题的效果较差，可能会导致估计误差的快速累积。
因此，选择粒子滤波还是卡尔曼滤波需要根据具体的问题需求来决定。如果问题是线性和高斯的，卡尔曼滤波可能是一个更好的选择；如果问题是非线性和非高斯的，粒子滤波可能更适合。另外，还可以根据计算***和实时性的要求来综合考虑滤波方法的选择。
有没有好理解的关于神经网络的书推荐？
如果你有通信电子背景，Simon Haykin的Neural Networks and Learning Machines绝对值得一读，这本书从维纳滤波、卡尔曼滤波讲到神经网络，涵盖了所有主流的机器学习方法（SVM、PCA/ICA、RBF，SOM都是神经网络，好吧），对于人类故意创造的数据（雷达、电报），这些算法够了，但大数据不是人类故意产生的，你还需要学习基于统计的方法（按照马毅的说法，五六十年前不被重视的算法现在反而吃香，那时大家关注的都是香农、维纳等大V们，统计学家是靠转发这些大V拉粉丝的，偶尔也会怀念Bayesian）。
如果你有统计数学背景，并且认为hinton的dbn能代表神经网络的话（我反对，神经网络的world 太bigger了），推荐先把李航老师的《统计学习方法》看完，然后直接读Hinton那一帮人的paper。如果GMM，HMM，GHMM，boltzmann，Sparse Coding看不懂，就读源代码吧，别哭。
到此，以上就是小编对于卡尔曼滤波书籍推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于卡尔曼滤波书籍推荐的2点解答对大家有用。
