自適應(yīng)信號(hào)處理

定　價(jià)：￥18.00

作　者：	趙春暉等編著
出版社：	哈爾濱工程大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	研究生用教材
標(biāo)　簽：	通信技術(shù)

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ISBN：	9787810737296	出版時(shí)間：	2006-03-01	包裝：	膠版紙
開(kāi)本：	16	頁(yè)數(shù)：	205	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)系統(tǒng)地介紹了時(shí)域自適應(yīng)信號(hào)處理的基本理論、基本算法和典型應(yīng)用。從最優(yōu)準(zhǔn)則上看，本書(shū)主要涉及最小均方誤差準(zhǔn)則和最小二乘準(zhǔn)則，在自適應(yīng)非線性信號(hào)處理中，結(jié)合實(shí)際需要，也涉及最小均誤差準(zhǔn)則。從濾波器結(jié)構(gòu)上看，主要介紹橫向?yàn)V波器和格型濾波器以及典型的非線性濾波器。在應(yīng)用方面，重點(diǎn)介紹自適應(yīng)信號(hào)處理的四種典型應(yīng)用：自動(dòng)應(yīng)模擬、自適應(yīng)逆模擬、自適應(yīng)干擾對(duì)消和自適應(yīng)預(yù)測(cè)。全書(shū)共分10章：主要包括緒論、維納濾波、最小均方自適應(yīng)算法、改進(jìn)型最小均方自適應(yīng)算法、最小均方誤差線性預(yù)測(cè)及自適應(yīng)格型算法、線性最小二乘濾波、最小二乘橫向?yàn)V波自適應(yīng)算法、最小二乘格型自適應(yīng)算法、非線性濾波及其自適應(yīng)算法和自適應(yīng)信號(hào)處理的應(yīng)用。另外，本書(shū)附有可供學(xué)生進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真的實(shí)驗(yàn)范例。本書(shū)可作為通信、電子信息工程專(zhuān)業(yè)及其他相關(guān)專(zhuān)業(yè)大學(xué)高年級(jí)學(xué)生和研究生的教科書(shū)，也可作為從事信號(hào)與信息處理領(lǐng)域研究的工程技術(shù)人員的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《自適應(yīng)信號(hào)處理》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 自適應(yīng)濾波的基本概念
1.2 自適應(yīng)信號(hào)處理的發(fā)展過(guò)程
1.3 自適應(yīng)信號(hào)處理的應(yīng)用
第2章維納濾波
2.1 問(wèn)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?yàn)V波器的維納解
第3章最小均方自適應(yīng)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(jìn)型最小均方自適應(yīng)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(yù)測(cè)及自適應(yīng)格型算法
5.1 最小均方誤差線性預(yù)測(cè)
5.2 Levinson-Durbin算法
5.3 格型濾波器
5.4 最小均方誤差自適應(yīng)格型算法
第6章線性最小二乘濾波
6.1 問(wèn)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?yàn)V波自適應(yīng)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?yàn)V波算法
第8章最小二乘格型自適應(yīng)算法
8.1 最小二乘格型濾波器
8.2 LSL自適應(yīng)算法
第9章非線性濾波及其自適應(yīng)算法
9.1 非線性濾波概述
9.2 Volterra級(jí)數(shù)濾波器
9.3 LMS Volterra級(jí)數(shù)濾波器
9.4 RLS Volterra級(jí)數(shù)濾波器
9.5 形態(tài)濾波器結(jié)構(gòu)元優(yōu)化設(shè)計(jì)的自適應(yīng)算法
9.6 自適應(yīng)加權(quán)組合廣義開(kāi)態(tài)濾波器
9.7 層疊濾波器的自適應(yīng)優(yōu)化算法
第10章自適應(yīng)信號(hào)處理的應(yīng)用
10.1 自適應(yīng)模擬與系統(tǒng)辨識(shí)
10.2 自適應(yīng)逆模擬
10.3 自適應(yīng)干擾對(duì)消
10.4 自適應(yīng)預(yù)測(cè)
計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1 LMS算法的收斂性
實(shí)驗(yàn)2 LMS自適應(yīng)線性預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)3 LMS自適應(yīng)模型識(shí)別
實(shí)驗(yàn)4 LMS自適應(yīng)均衡
實(shí)驗(yàn)5 RLS自適應(yīng)線性預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)6 RLS自適應(yīng)模型識(shí)別
實(shí)驗(yàn)7 RLS自適應(yīng)均衡
實(shí)驗(yàn)8 自適應(yīng)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(guān)矩陣
附錄C 時(shí)間平均相關(guān)矩陣
參考文獻(xiàn)