自適應濾波器原理及Matlab仿真應用（原書第2版）

目　錄
出版者的話
譯者序
前言
致謝
第1章　引言1
　1.1　線性濾波器1
　1.2　自適應濾波器2
　1.3　自適應濾波器結(jié)構(gòu)2
　1.4　自適應方法4
　1.5　自適應濾波器的實數(shù)形式與復數(shù)形式6
　1.6　應用6
第2章　離散時間信號與系統(tǒng)17
　2.1　序列與z變換17
　2.2　Parseval關系20
　2.3　系統(tǒng)函數(shù)20
　2.4　隨機過程21
　習題27
第3章　Wiener濾波器29
　3.1　最小均方誤差準則29
　3.2　Wiener濾波器——橫向、實值情況30
　3.3　正交性原理33
　3.4　歸一化性能函數(shù)34
　3.5　向復值情形的推廣35
　3.6　無約束Wiener濾波器36
　3.7　總結(jié)與討論47
　習題48
第4章　特征分析與性能表面52
　4.1　特征值和特征向量52
　4.2　特征值和特征向量的性質(zhì)52
　4.3　性能表面60
　習題65
第5章　搜索方法68
　5.1　最陡下降法68
　5.2　學習曲線73
　5.3　特征值分散的影響74
　5.4　Newton法75
　5.5　Newton法的另一種解釋76
　習題77
第6章　LMS算法79
　6.1　LMS算法的起源79
　6.2　LMS算法抽頭權系數(shù)的平均行為80
　6.3　LMS算法的MSE性能83
　6.4　計算機仿真89
　6.5　簡化的LMS算法96
　6.6　歸一化LMS算法97
　6.7　仿射投影LMS算法99
　6.8　可變步長LMS算法102
　6.9　復值信號的LMS算法103
　6.10　再論波束成形105
　6.11　線性約束的LMS算法107
　習題109
　附錄6A　式（6.39）的推導116
第7章　變換域自適應濾波器117
　7.1　變換域自適應濾波器概述117
　7.2　正交變換的頻帶分割特性118
　7.3　正交變換的正交化特性119
　7.4　變換域LMS算法120
　7.5　理想的LMS-Newton算法及其與TDLMS算法的關系122
　7.6　變換的選擇122
　7.7　變換129
　7.8　滑動變換130
　7.9　總結(jié)與討論137
　習題138
第8章　自適應濾波器的分塊實現(xiàn)142
　8.1　分塊LMS算法142
　8.2　數(shù)學背景144
　8.3　FBLMS算法147
　8.4　分割的FBLMS算法152
　8.5　計算機仿真159
　習題160
　附錄8A　BLMS算法失調(diào)方程的推導163
　附錄8B　FBLMS算法失調(diào)方程的推導164
第9章　子帶自適應濾波器168
　9.1　DFT濾波器組168
　9.2　互補濾波器組171
　9.3　子帶自適應濾波器結(jié)構(gòu)173
　9.4　分析與綜合濾波器的選取174
　9.5　計算復雜性175
　9.6　欠采樣因子與混疊現(xiàn)象176
　9.7　低時延分析與綜合濾波器組177
　9.8　子帶自適應濾波器的設計方法180
　9.9　一個例子181
　9.10　與FBLMS算法的比較182
　習題183
第10章　IIR自適應濾波器185
　10.1　輸出誤差法186
　10.2　方程誤差法189
　10.3　案例分析Ⅰ：IIR自適應譜線增強191
　10.4　案例分析Ⅱ：磁記錄信道的均衡器設計197
　10.5　結(jié)論202
　習題203
第11章　格型濾波器205
　11.1　前向線性預測器205
　11.2　后向線性預測器206
　11.3　前向與后向預測器之間的關系207
　11.4　預測誤差濾波器207
　11.5　預測誤差的性質(zhì)208
　11.6　格型結(jié)構(gòu)的推導209
　11.7　格型作為一種正交化變換212
　11.8　格型聯(lián)合過程估計器213
　11.9　系統(tǒng)函數(shù)214
　11.10　轉(zhuǎn)換214
　11.11　全極點格型結(jié)構(gòu)218
　11.12　極零點格型結(jié)構(gòu)219
　11.13　自適應格型濾波器220
　11.14　隨機過程的自回歸模型223
　11.15　基于自回歸模型的自適應算法224
　習題233
　附錄11A　E［ua(n)xT(n)K(n)x(n)uTa(n)］的計算236
　附錄11B　參數(shù)γ的計算237
第12章　最小二乘方法239
　12.1　針對線性組合器提出的最小二乘估計239
　12.2　正交性原理240
　12.3　投影算子242
　12.4　標準遞推最小二乘算法242
　12.5　RLS算法的收斂行為246
　習題251
第13章　快速RLS算法254
　13.1　最小二乘前向預測254
　13.2　最小二乘后向預測255
　13.3　最小二乘網(wǎng)格256
　13.4　RLSL算法258
　13.5　FTRLS算法267
　習題271
第14章　跟蹤273
　14.1　跟蹤問題的提出273
　14.2　LMS算法的廣義描述274
　14.3　廣義LMS算法的MSE分析274
　14.4　最優(yōu)步長參數(shù)276
　14.5　傳統(tǒng)算法的比較278
　14.6　基于最優(yōu)步長參數(shù)的比較281
　14.7　VSLMS：具有最優(yōu)跟蹤行為的算法282
　14.8　遺忘因子可變的RLS算法287
　14.9　總結(jié)288
　習題289
第15章　回音對消291
　15.1　問題描述291
　15.2　結(jié)構(gòu)與自適應算法292
　15.3　雙端會話檢測303
　15.4　嘯鳴抑制307
　15.5　立體語音回音對消309
　附錄15A　多窗譜方法320
　附錄15B　雙通道Levinson-Durbin算法的推導323
第16章　有源噪聲控制325
　16.1　寬帶前饋單通道ANC326
　16.2　窄帶前饋單通道ANC329
　16.3　反饋單通道ANC337
　16.4　多通道ANC系統(tǒng)339
　附錄16A　式（16.46）的推導342
　附錄16B　式（16.53）的推導342
第17章　數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的同步與均衡343
　17.1　連續(xù)時間信道模型343
　17.2　離散時間信道模型與均衡器結(jié)構(gòu)346
　17.3　定時恢復349
　17.4　均衡器設計與性能分析357
　17.5　自適應算法365
　17.6　循環(huán)均衡365
　17.7　聯(lián)合定時恢復、載波恢復與信道均衡372
　17.8