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深入理解邊緣計算:云、邊、端工作原理與源碼分析
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這是一本從環(huán)境搭建、部署配置、系統(tǒng)架構、工作原理、源碼分析、二次開發(fā)等維度系統(tǒng)講解如何打造協(xié)同的云、邊、端系統(tǒng)的著作。全書一共9章,邏輯上分為三大部分:第1部分邊緣計算基礎(第1~2章)首先介紹了邊緣計算和邊緣計算系統(tǒng)的概念、組成、架構,以及邊緣計算系統(tǒng)的部署與管理;然后分別以Kubernetes、KubeEdge、EdgeXFoundry為例講解了云、邊、端的部署與配置。既給出了邊緣計算系統(tǒng)部署所需的自動化腳本,又分析了應用在云數(shù)據(jù)中心部署和以云、邊、端協(xié)同的方式部署的利弊。第二部分工作原理(第3~6章)首先從整體上對邊緣計算系統(tǒng)的邏輯架構進行了介紹,然后從部署、配置、架構等角度對分別云、邊、端的核心組件的工作原理進行了深入解析。第三部分源碼分析(第7~9章)云、邊、端的開源框架眾多,云部分選擇Kubernetes、邊部分選擇KubeEdge、端部分選擇EdgeXFoundry,首先詳細介紹了這3種開發(fā)框架的開發(fā)環(huán)境搭建和源碼的整體架構,然后對他們的核心組件的源碼進行了深入分析,同時也對這3個框架的二次開發(fā)進行了講解。

崔廣章 ·電子通信 ·5.5萬字

濾波器設計理論及應用:非線性非高斯系統(tǒng)狀態(tài)估計
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本書針對現(xiàn)有以Kalman濾波器為主流的擴展Kalman濾波器(EKF)、無跡Kalman濾波器(UKF)、容積Kalman濾波器(CKF)等,不能有效應用于非高斯系統(tǒng);而基于粒子濾波器(PF),不僅過度依賴于難以獲得的系統(tǒng)被估計狀態(tài)的密度函數(shù),同時又存在過多的粒子采樣會造成高計算復雜度、因粒子退化又會引發(fā)對系統(tǒng)狀態(tài)估計不準等難題。本書作者們經(jīng)過十余年的努力,創(chuàng)建了以狀態(tài)建模誤差特征函數(shù)為基礎的特征函數(shù)濾波器,新型濾波器不僅具有Kalman濾波器實時遞歸的優(yōu)點,同時也避免了對強非線性觀測模型基于Taylor展開線性化帶來的截斷誤差,極大方便了針對非線性非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計與參數(shù)辨識。本書主要匯集了作者們近年來在特征函數(shù)建模、目標函數(shù)構建、特征函數(shù)濾波器設計、分布式多傳感器集中式融合濾波器、并行式融合濾波器、序貫式融合濾波器、極坐標系與直角坐標系混合環(huán)境下的目標跟蹤、深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)自適應辨識、超非線性輸入輸出系統(tǒng)參數(shù)在線辨識、非線性參數(shù)與狀態(tài)聯(lián)合估計、設備壽命預測等應用研究。

文成林 ·電子通信 ·8.5萬字

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