飞行器试验统计学 下PDF电子书下载

第十章 线性模型参数估计的最小二乘方理论 1

1 线性模型及未知参数的最小二乘方估计 1

2 用任意函数表示的曲线拟合 6

3 递推最小二乘方法 9

4 多维观测情况下的LS递推公式 17

5 未知参数最小二乘方估计的一般情况 21

6 线性约束条件下的最小二乘方估计 23

第十一章 线性模型的Bayes估计方法 29

1 Bayes估计公式 29

2 误差分析及验前统计量 33

3 估值的偏倚及其补偿 37

4 伪Bayes估计 39

第十二章 线性估计的改进 41

1 线性模型参数估计的LS方法在工程技术中的实现问题 41

2 具有超椭球约束之下的LS方法 42

3 岭（Ridge）估计方法 46

4 线性估计的改进问题 48

5 Hoerl和Kennard定理 52

6 James-Stein估计 58

7 Minimax线性估计 60

第十三章 Kalman滤波方法 67

1 线性系统的表示 67

2 状态矢量的估计问题 80

3 Kalman滤波的基本方程 83

4 时间连续的线性无偏最小方差估计 99

5 连续——离散滤波方程 105

6 Kalman滤波与线性模型参数估计 106

7 运用Kalman滤波作线性平滑的方法 108

8 系统的可观测性 116

9 系统的可控制性 121

10 Kalman滤波的稳定性 122

11 Kalman滤波中误差协方差阵的特性 127

第十四章 非线性模型下的滤波方法 133

1 线性化滤波方法 133

2 广义Kalman滤波方法 136

3 广义Kalman滤波在应用中的简化 143

4 线性化滤波中估值偏倚的估计 145

5 二阶广义Kalman次佳滤波 147

6 非线性离散时间系统的迭代滤波方法 151

第十五章 带色噪声下的滤波 154

1 带色噪声的成形滤波 154

2 观测噪声为带色时的滤波方法 158

3 观测噪声相关时的广义Kalman滤波方法 165

第十六章 最佳线性滤波技术的实现 170

1 新息序列及其性质 170

2 滤波过程中新息序列的均值检验 175

3 当vK的均值不为零时估值的补偿 176

4 滤波模型和实际系统的一致性识别 178

5 举例 180

6 自适应估计中的Q补偿法 185

7 滤波模型中的偏倚及噪声协方差阵的直接递推估计方法 189

8 Jazwinski有限记忆滤波方法 194

9 衰减记忆滤波 198

10 平方根滤波方法 201

第十七章 最佳线性滤波方法的应用举例 205

1 再入飞行器的跟踪 205

2 飞行器试验后的结果分析 211

3 在导航系统中的应用 219

第十八章 时间序列分析 228

1 ARMA模型的定义和一般理论 228

2 ARMA（p,q）模型的参数估计 239

3 动态系统的建模 246

4 时间序列的趋势性和季节性 264

5 定阶准则 269

附录 向量代数与矩阵 276

第一部份 向量代数 276

第二部份 矩阵基础 284