视频包含 7 个视频教程，详细介绍使用卡尔曼滤波器的常见场景，包括： 1.为什么使用卡尔曼滤波器？ 2.了解卡尔曼滤波器——状态观测器 3.了解卡尔曼滤波器——最优状态估计 4.了解卡尔曼滤波器——最优状态估计算法和方程 5.了解卡尔曼滤波器——非线性状态估算器 6.在 Simulink 中使用卡尔曼滤波器 7.在 Simulink 中使用扩展卡尔曼滤波器 对卡尔曼滤波器的原理与应有有很大帮助！！！！

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最优状态估计 卡尔曼，H∞及非线性滤波英文原版，国外经典教材，非常值得学习和收藏，讲解详细具体容易理解，适合初学者，也可作为工程技术人员参考书。

三、按最优状态估计线性化的卡尔曼滤波方程 ——广义（推广/扩展卡尔曼滤波方程） 问题、缺点 （1）标称解难解 （2）真轨迹与标称轨迹之间的状态差△X(t)或△Xk不能确保其足够小 或 值得注意的是 或 和 或 与前述的 不同 1、概述 为此，改用另一种近似方法，即采用围绕最优化状态估计 或 的线性化方法，现定义真轨迹与标称轨迹间的偏差为：

最优状态估计 卡尔曼，H∞及非线性滤波的matlab代码Ex1-2_MotorSim——Ex15-5_ParticleEx5 一共40个matlab代码，很有用

《最优估计理论》的特点是注重理论与实际问题的结合，实例特色鲜明。《最优估计理论》既可作为控制理论与控制工程、导航与测控、通信工程、仪器科学与技术、系统工程、电气工程、电子信息工程等学科的研究生和高年级本科生教材，也可作为相关领域科研人员的参考书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

Optimal State Estimation - Kalman, Hoo and Nonlinear Approaches SOLUTION MANUAL 分为两部分这是习题部分；

最优滤波和最优状态估计的两份资料

本书介绍了系统最优状态估计的方法。全书分为四大部分，第一部分给出了系统状态估计所需的数学基础，包括线性系统理论、概率理论、最小二乘估计、状态和协方差阵迭代；第二部分主要阐述了卡尔曼滤波器及其发展，包括离散卡尔曼滤波器、卡尔曼滤波器的其他表示方法、发展的卡尔曼滤波器、时间连续卡尔曼滤波器和最优平滑；第三部分介绍了H∞滤波器；第四部分介绍了非线性滤波器，包括非线.