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內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)地介紹了時域自適應信號處理的基本理論、基本算法和典型應用。從最優(yōu)準則上看，本書主要涉及最小均方誤差準則和最小二乘準則，在自適應非線性信號處理中，結合實際需要，也涉及最小均誤差準則。從濾波器結構上看，主要介紹橫向濾波器和格型濾波器以及典型的非線性濾波器。在應用方面，重點介紹自適應信號處理的四種典型應用：自動應模擬、自適應逆模擬、自適應干擾對消和自適應預測。全書共分10章：主要包括緒論、維納濾波、最小均方自適應算法、改進型最小均方自適應算法、最小均方誤差線性預測及自適應格型算法、線性最小二乘濾波、最小二乘橫向濾波自適應算法、最小二乘格型自適應算法、非線性濾波及其自適應算法和自適應信號處理的應用。另外，本書附有可供學生進行計算機仿真的實驗范例。本書可作為通信、電子信息工程專業(yè)及其他相關專業(yè)大學高年級學生和研究生的教科書，也可作為從事信號與信息處理領域研究的工程技術人員的參考書。

作者簡介

暫缺《自適應信號處理》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 自適應濾波的基本概念
1.2 自適應信號處理的發(fā)展過程
1.3 自適應信號處理的應用
第2章維納濾波
2.1 問題的提出
2.2 離散形式維納濾波器的解
2.3 離散形式維納濾波器的性質(zhì)
2.4 橫向濾波器的維納解
第3章最小均方自適應算法
3.1 最陡下降法
3.2 牛頓法
3.3 LMS算法
3.4 LMS牛頓算法
第4章改進型最小均方自適應算法
4.1 歸一化LMS算法
4.2 塊LMS算法
4.3 快速塊LMS算法
第5章最小均方誤差線性預測及自適應格型算法
5.1 最小均方誤差線性預測
5.2 Levinson-Durbin算法
5.3 格型濾波器
5.4 最小均方誤差自適應格型算法
第6章線性最小二乘濾波
6.1 問題的提出
6.2 線性最小二乘濾波的正則方程
6.3 線性最小二乘濾波的性能
6.4 線性最小二乘濾波的向量空間法分析
第7章最小二乘橫向濾波自適應算法
7.1 遞歸最小二乘算法
7.2 RLS算法的收斂性
7.3 RLS算法與LMS算法的比較
7.4 最小二乘快速橫向濾波算法
第8章最小二乘格型自適應算法
8.1 最小二乘格型濾波器
8.2 LSL自適應算法
第9章非線性濾波及其自適應算法
9.1 非線性濾波概述
9.2 Volterra級數(shù)濾波器
9.3 LMS Volterra級數(shù)濾波器
9.4 RLS Volterra級數(shù)濾波器
9.5 形態(tài)濾波器結構元優(yōu)化設計的自適應算法
9.6 自適應加權組合廣義開態(tài)濾波器
9.7 層疊濾波器的自適應優(yōu)化算法
第10章自適應信號處理的應用
10.1 自適應模擬與系統(tǒng)辨識
10.2 自適應逆模擬
10.3 自適應干擾對消
10.4 自適應預測
計算機實驗
實驗1 LMS算法的收斂性
實驗2 LMS自適應線性預測
實驗3 LMS自適應模型識別
實驗4 LMS自適應均衡
實驗5 RLS自適應線性預測
實驗6 RLS自適應模型識別
實驗7 RLS自適應均衡
實驗8 自適應格型塊處理迭代算法仿真
附錄A 矩陣和向量
A.1 矩陣
A.2 向量
A.3 二次型
……
附錄B 相關矩陣
附錄C 時間平均相關矩陣
參考文獻