線(xiàn)性模型參數(shù)估計(jì)及其改進(jìn)

1導(dǎo)論
2線(xiàn)性模型參數(shù)估計(jì)的一般最小二乘方理論
2.1線(xiàn)性模型及未知參數(shù)的最小二乘方估計(jì)
2.2最小二乘方估計(jì)的幾何理論
2.3平方和分解及X的奇異值分解
2.4模型的標(biāo)準(zhǔn)化
2.5參數(shù)估計(jì)的分布
2.6關(guān)于參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
2.7具有線(xiàn)性約束下的參數(shù)估計(jì)方法
2.8超橢球約束估計(jì)
2.9可估性分析
2.10關(guān)于設(shè)計(jì)矩陣的討論
3線(xiàn)性模型未知參數(shù)的Bayes估計(jì)
3.1引言
3.2共軛分布族
3.3Bayes估計(jì)及其性質(zhì)
3.4多次觀(guān)測(cè)之下的Bayes遞推估計(jì)
4壓縮估計(jì)方法
4.1James-Stein估計(jì)的提出
4.2最小加權(quán)平均平方誤差估計(jì)(MWMSE)
4.3James-Stein估計(jì)的性質(zhì)
4.4Stein估計(jì)的某些擴(kuò)充
4.5部分壓縮估計(jì)方法
5嶺估計(jì)
5.1嶺估計(jì)與最小二乘方估計(jì)的關(guān)系
5.2嶺估計(jì)與壓縮估計(jì).Bayes估計(jì)的關(guān)系
5.3嶺估計(jì)控制LS估計(jì)的條件
5.4嶺估計(jì)中K的確定
5.5廣義嶺估計(jì)及其性質(zhì)
5.6壓縮因子的實(shí)際選擇
6主成份估計(jì)方法
6.1基本思想及方法
6.2主成份估計(jì)的性質(zhì)
6.3特征值因子的篩選
7特征值估計(jì)方法
8線(xiàn)性模型參數(shù)估計(jì)的容許性
8.1引言
8.2容許估計(jì)的若干充要條件
8.3可估函數(shù)的容許性估計(jì)
8.4壓縮估計(jì)的容許性分析
9線(xiàn)性時(shí)變系統(tǒng)狀態(tài)向量的估計(jì)及自適應(yīng)估計(jì)
9.1線(xiàn)性模型狀態(tài)的MV估計(jì)
9.2新息序列及其性質(zhì)
9.3濾波過(guò)程中新息序列的均值檢驗(yàn)
9.4當(dāng)新息序列的均值不為零時(shí)估值的補(bǔ)償
9.5濾波模型參數(shù)估計(jì)和實(shí)際系統(tǒng)的一致性識(shí)別
9.6自適應(yīng)估計(jì)中的Q補(bǔ)償法
9.7模型中的偏倚及噪聲方差陣的直接估計(jì)方法
9.8衰減記憶自適應(yīng)估計(jì)
9.9非線(xiàn)性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的若干迫近方法
9.10多源信息下的融合估計(jì)方法
10綜合性應(yīng)用舉例
10.1慣性制導(dǎo)系統(tǒng)儀表誤差分離
10.2測(cè)量系統(tǒng)精度的自校正
10.3再入飛行器發(fā)射前的校準(zhǔn)和瞄準(zhǔn)
10.4時(shí)間序列的建模
10.5觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的正交多項(xiàng)式擬合
附錄向量代數(shù)與矩陣
參考文獻(xiàn)