第十章 线性模型参数估计的最小二乘方理论

1 线性模型及未知参数的最小二乘方估计

2 用任意函数表示的曲线拟合

3 递推最小二乘方法

4 多维观测情况下的LS递推公式

5 未知参数最小二乘方估计的一般情况

6 线性约束条件下的最小二乘方估计

第十一章 线性模型的Bayes估计方法

1 Bayes估计公式

2 误差分析及验前统计量

3 估值的偏倚及其补偿

4 伪Bayes估计

第十二章 线性估计的改进

1 线性模型参数估计的LS方法在工程技术中的实现问题

2 具有超椭球约束之下的LS方法

3 岭（Ridge）估计方法

4 线性估计的改进问题

5 Hoerl和Kennard定理

6 James-Stein估计

7 Minimax线性估计

第十三章 Kalman滤波方法

1 线性系统的表示

2 状态矢量的估计问题

3 Kalman滤波的基本方程

4 时间连续的线性无偏最小方差估计

5 连续——离散滤波方程

6 Kalman滤波与线性模型参数估计

7 运用Kalman滤波作线性平滑的方法

8 系统的可观测性

9 系统的可控制性

10 Kalman滤波的稳定性

11 Kalman滤波中误差协方差阵的特性

第十四章 非线性模型下的滤波方法

1 线性化滤波方法

2 广义Kalman滤波方法

3 广义Kalman滤波在应用中的简化

4 线性化滤波中估值偏倚的估计

5 二阶广义Kalman次佳滤波

6 非线性离散时间系统的迭代滤波方法

第十五章 带色噪声下的滤波

1 带色噪声的成形滤波

2 观测噪声为带色时的滤波方法

3 观测噪声相关时的广义Kalman滤波方法

第十六章 最佳线性滤波技术的实现

1 新息序列及其性质

2 滤波过程中新息序列的均值检验

3 当vK的均值不为零时估值的补偿

4 滤波模型和实际系统的一致性识别

5 举例

6 自适应估计中的Q补偿法

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

8 Jazwinski有限记忆滤波方法

9 衰减记忆滤波

10 平方根滤波方法

第十七章 最佳线性滤波方法的应用举例

1 再入飞行器的跟踪

2 飞行器试验后的结果分析

3 在导航系统中的应用

第十八章 时间序列分析

1 ARMA模型的定义和一般理论

2 ARMA（p,q）模型的参数估计

3 动态系统的建模

4 时间序列的趋势性和季节性

5 定阶准则

附录 向量代数与矩阵

第一部份 向量代数

第二部份 矩阵基础