Was sind gute Einführungsbücher zu Kalman-Filtern? Ich mag viele Beispiele und praktische Techniken und weniger Theorie.
Was sind gute Einführungsbücher zu Kalman-Filtern? Ich mag viele Beispiele und praktische Techniken und weniger Theorie.
Antworten:
Das am besten lesbare Intro mit Beispielen, die ich bisher gefunden habe, ist das SIGGRAPH Course Pack .
[Reposting eines Kommentars von @ Vincent-Zoonekynd aus Schätzung bei fehlenden Beobachtungen ]: Hier ist eine sehr einfache Einführung in den Kalman-Filter, um die Position eines Roboters zu schätzen (stellen Sie sich die Position als den Parameter vor, den Sie schätzen möchten). : sites.google.com/site/udacitymirrorcs373/cs-373/unit-2 (Sie können einen Teil des Anfangs überspringen, der irrelevant ist, und die vorherigen und nächsten Vorlesungen überprüfen, die nicht parametrische Alternativen zum Kalman-Filter darstellen : Histogrammfilter und Partikelfilter).
Fortgeschrittene Kalman-Filterung, kleinste Quadrate und Modellierung: Ein praktisches Handbuch von Bruce Gibbs ist reichlich mit Beispielen bestreut.
Ein Buch, das ich nicht mag, ist A Kalman Filter Primer .
Ich habe Kalman gelöscht, nachdem ich 'Kalman Filter für Anfänger mit Matlab-Beispielen' von Phil Kim gelesen hatte. Http://books.google.co.uk/books?id=W8u_XwAACAAJ&dq=kalman+filter+phil+kim&source=bl&ots=N-I0YhBX_U&sig = pcfeeEGHYmYDr7bockF5kSIMM_s & hl = de & sa = X & ei = ir5xUM3gM8Op0QWI8YDwDQ & ved = 0CC4Q6AEwAA Das Buch beginnt mit einer Grundidee wie Rekursion, gleitender Durchschnitt, Tiefpassfilter, um zur Implementierung von Kalman überzugehen. Es gibt Matlabs Beispiele, die Sie selbst ausprobieren können, und es gibt keinen Raum für unklare Methoden oder Ableitungen. Das Buch behandelt Kalman Filter aus praktischer Sicht und die gesamte Mathematik bleibt für fortgeschrittenere Bücher übrig. Vielleicht sind Sie nach diesem Buch kein Experte, aber Sie werden sicher wissen, wie Sie anfangen, ein Experte zu werden, und wie Sie Kalman sofort anwenden.