以前上学的时候，导师让我给他买一本书，该书叫《控制之美》，名字还挺好听的。前段时间逛面包板论坛，发现有个《控制之美（卷2）》的书籍评测活动，相比之前帮导师买的书是《控制之美（卷1）》了，在网上听大家对该系列书籍评价很高，就怀着期待的心情申请了这本书。
拿到《控制之美（卷2）》书籍的封面是这样的。
拿到书籍翻了翻，我勒个去，满满的都是公式呀，看来这本书定位在高校或者其他科研院所的师生群体应该是对了。作为一名小小的应用工程师，不好意思占用了这个测评名额，下次不敢了。我的看书思路是，挑自己感兴趣的内容，先避开这些公式，读懂作者要传递的大致内容，然后再去细读。
第一个收获是，我先读到了无人机高度预测案例这个内容（这个案例是贯穿了全书的好几个章节，每张对这个案例的侧重点不一样），部分内容如下图所示。我印象比较深刻是书中讲到的关于书据融合的一个内容，大致是：假如无人机测高度用到了气压传感器和超声波传感器，这两个传感器同时测了数据，而传感器的精度不一样，那么怎么来降低误差呢？那就要使用到数据融合的知识了，书中详细讲解了卡尔曼滤波器，感兴趣的读者可以详细阅读。
其次的一个收获是，我从这本书里第一次认识到了octave软件，这个软件比较小，安装包也就几百兆吧，其次编写的.m文件也是可以在matlab软件中打开的，非常方便。按照书中提供的例程跑了一张图，如下所示。书中还是以无人机高度预测案例来说明，基于octave软件，对过程噪声的协方差矩阵和测量噪声的协方差矩阵的不同组合进行了仿真，以达到优选的目的。
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