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自适应信号处理
本书全面系统地阐述了自适应信号处理的理论及其应用，包括确定性信号与随机过程（平稳与非平稳信号）滤波检测理论，不用训练序列的本身自适应的盲信号处理理论，从一维到多维、线性到非线性、经典自适应到神经智能自适应等近代信号处理。它将信息论、时间序列分析、系统辨识、谱估计理论、高阶谱理论、优化理论、进化计算，以及神经网络理论等学科知识综合而成一体。本书共十章，内容有自适应滤波基本原理、自适应LMS滤波器、自适应RLS滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、自适应谱线增强与谱估计、自适应噪声干扰抵消器、自适应均衡器、自适应阵列处理与波束形成，以及自适应神经信息处理。对于盲信号处理的理论与方法，将分散在最后三章中论述。本书取材新颖，内容丰富;叙述深入浅出，系统性强，概念清楚。它总结了自适应信号处理的最新成果，其中包括作者在该领域内所取得的科研成果，是一部理论联系实际的专业理论专著。可作为信息与通信、雷达、声纳、自动控制、生物医学工程等专业的研究生的教材或主要参考书，也可供广大科研人员阅读。
【图书目录】 - 自适应信号处理
第一章 绪论
1·1自适应滤波
1·2自适应滤波理论与算法
1·3自适应信号处理技术的应用
1·4自适应信号处理的研究内容
1·5本书内容安排
参考文献
第二章 自适应最小均方横向滤波器
2·1引言
2·2最陡下降法
2·3最小均方算法
2·4LMS牛顿算法
2·5归一化LMS算法
2·6变换域LMS算法
2·7频域LMS自适应滤波器
2·8分块LMS自适应滤波器
2·9快速截断数据LMS算法
2·10最小高阶均方(LMK)算法
2·11QR分解LMS算法
参考文献
第三章 自适应RLS横向滤波器
3·1引言
3·2最小二乘法滤波原理及性质
3·3递归最小二乘算法
3·4快速卡尔曼滤波算法
3·5快速后验误差时序技术
3·6快速横向滤波器(FTF)算法
3·7分块处理FTF自适应滤波算法
3·8分块时序最小二乘算法
3·9阶数递归最小二乘算法
3·10快速QR分解自适应算法
参考文献
第四章 自适应格型滤波器
4·1引言
4·2格型递归算法
4·3格型滤波器的基本结构
4·4基于伯格公式的自适应格型算法
4·5自适应统计梯度格型算法
4·6自适应RLS格型算法
4·7自适应归一化格型算法
4·8自适应QR分解格型算法
4·9自适应格型联合处理器
4·10自适应拉格里格型滤波器
参考文献
第五章 自适应递归滤波器
5·1引言
5·2方程误差结构形式自适应IIR滤波器
5·3输出误差结构形式自适应IIR滤波器
5·4自适应递归高斯-牛顿算法
5·5自适应递归滤波器LMS算法
5·6自适应递归预测误差算法
5·7自适应伪线性回归算法
5·8自适应递归滤波并行结构算法
5·9超稳定自适应递归滤波器
5·10自适应IIR格型滤波器
5·11自适应IIR滤波进化规划算法
参考文献
第六章 自适应谱线增强与谱估计
6·1引言
6·2自适应谱线增强
6·3自适应最大熵谱估计
6·4ARMA谱估计辅助变量法
6·5自适应皮萨兰柯谐波分析
6·6自适应共轭梯度法
6·7Gram-Schmidt谐波恢复法
6·8自适应特征子空间算法
6·9快速特征分解谱估计法
6·10自适应卡尔曼谱估计法
参考文献
第七章 自适应噪声干扰抵消器
7·1引言
7·2自适应噪声抵消方法
7·3自适应滤波抵消信号
7·4多参考自适应噪声抵消器
7·5自适应回波抵消器
7·6自适应组合滤波噪声抵消器
7·7自适应变换域/频域噪声抵消器
7·8自适应宽带干扰时变抵消法
参考文献
第八章 自适应均衡器
8·1引言
8·2自适应最小均方误差均衡器
8·3自适应常模量均衡算法
8·4自适应递归最小二乘均衡器
8·5自适应格型最小二乘均衡算法
8·6自适应平方根递归最小二乘均衡算法
8·7自适应滑动窗递归最小二乘均衡算法
8·8盲自适应均衡算法
参考文献
第九章 自适应阵列处理与波束形成
9·1引言
9·2自适应阵列波束形成方法
9·3随机加权组合的自适应波束形成器
9·4利用裂相变换的自适应波束形成器
9·5盲自适应波束形成方法
9·6盲最小方差SCORE波束形成算法
9·7盲周期平稳自适应波束形成算法
9·8盲递归最小二乘波束形成算法
9·9盲特征空间鲁棒波束形成算法
9·10基于特征结构提取的盲波束形成算法
参考文献
第十章 自适应神经信息处理
10·1引言
10·2自适应神经元模型
10·3自适应神经网络
10·4自适应神经滤波器
10·5自适应神经非线性滤波器
10·6自适应神经多径时延估计
10·7自适应神经盲信源分离法
10·8自适应神经盲均衡方法
10·9自适应神经盲波束形成
10·10自适应神经模糊进化计算
附录 正交Oja算法等自然梯度更新公式
参考文献 |
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发表于 2009-4-24 15:08:20
