多尺度動態建模理論及其應用（簡體書）

本書是關於多尺度動態建模理論及其應用的一本專著，主要匯集了作者近年來在小波濾波、多傳感器數據融合、多尺度系統理論、多尺度動態建模及目標狀態估計等方面的研究成果，同時也介紹了近年來在多尺度系統理論研究領域的一些基本原理和主要方法。本書涉及的理論和方法有：多尺度系統理論與多尺度建模方法，時間序列分析的多尺度方法，小波與Kalman濾波的多尺度聯合估計方法，動態過程的多尺度表示方法、建模與數據融合方法，多傳感器數據融合與線性逆問題求解的多尺度方法，經驗模式分解邊界問題的多尺度方法，過程監制與安全檢測的多尺度數據融合方法，多尺度模型預測控制方法，多速率系統的多模式設計方法等。
本書可作為信息科學專業研究生的教學參考書，同時對從事多尺度動態建模理論及其應用技術研究、開發和應用的科技人員也具有一定的參考價值。

文成林，1963年生，博士（后），教授，博士生指導教師。1999年于西北工業大學控制理論與控制工程專業獲工學博士學位，2002年從清華大學控制科學與工程學科博士后流動站出站。近年來，發表學術論文100余篇，其中有60余篇／次被SCI、EI或ISTP等國際三大檢索收錄；主持國家自然科學基金重點項目（1項，聯合）、國家自然科學基金（4項）、教育部科學技術重點研究項目、河南省傑出青年科學基金、浙江省自然科學傑出青年團隊項目等20余項；出版學術專著3部。主要研究方向：多尺度系統建模、估計與多源信息融合，現代控制系統的多模式設計與估計，多模態安全檢測與故障診斷，隨機集理論及其應用等。

前言
第1章 緒論
1.1 多尺度系統理論研究基本思想
　1.2 多尺度系統理論的廣泛應用
1.2.1 海平面估計
1.2.2 表面重構
1.2.3 圖像去噪
1.2.4 紋理分割
1.2.5 圖像分割
1.2.6 多傳感器融合在地下水文學中的應用
1.2.7 圖像重構和逆問題
　1.3 多尺度建模與多尺度數據融合
　小結
　參考文獻
第2章 小波分析理論基礎
　2.1 快速Fourier變換
　2.2 小波變換
2.2.1 連續小波變換
2.2.2 離散柵格下的小波變換
2.2.3 幾種母小波
　2.3 小波框架
2.3.1 框架
2.3.2 Riesz基與正交基
2.3.3 小波框架
　2.4 多尺度分析
2.4.1 多尺度分析的定義及基本性質
2.4.2 正交小波的性質
2.4.3 Mallat算法
　2.5 小波包
2.5.1 小波包分解的思想
2.5.2 小波包定義與性質
　2.6 q帶正交小波
　2.7 n維信號的多尺度分析
　小結
　參考文獻
第3章 狀態估計理論基礎
　3.1 最優估計的基本概念
3.1.1 估計、最優估計和最優估計方法
3.1.2 最小方差估計
3.1.3 極大似然估計
3.1.4 極大驗后估計
3.1.5 線性最小方差估計
3.1.6 最小二乘估計
　3.2 Kalman濾波基本理論
3.2.1 引言
3.2.2 濾波問題的提出
3.2.3 預備知識
3.2.4 離散系統Kalman最優預測基本方程
3.2.5 離散系統Kalman最優濾波基本方程
3.2.6 離散系統Kalman最優平滑基本方程
3.2.7 系統噪聲或觀測噪聲是有色噪聲的Kalman濾波
3.2.8 擴展的Kalman濾波方程
3.2.9 離散強跟蹤濾波基本介紹
　3.3 幾種常用的多傳感器數據融合方法
3.3.1 引言
3.3.2 同采樣率同時采樣的多傳感器集中式融合算法
3.3.3 同采樣率同步采的多傳感器貫序式數據融合算法（FAFSS）
3.3.4 同采樣率同時采樣的多傳感器分布式融合算法
　小結
　參考文獻
第4章 多尺度系統理論
　4.1 引言
　4.2 多尺度表示和系統
　4.3 系統理論和實現
4.3.1 定義在樹上的系統
……
第5章 時間序列分析的多尺度方法
第6章 動態系統基於小波與Kalman濾波的多尺度聯合估計
第7章 動態過程的多尺度表示方法、建模與數據融合
第8章 線性逆問題求解的多傳感器多尺度數據融合方法
第9章 多尺度隨機建模與多尺度數據融合估計
第10章 一類時間序列多尺度預報新方法
第11章 過程監制與安全檢測的多尺度數據融合方法
第12章 多尺度模型預測控制
第13章 多速率系統的多模式設計方法