图书介绍
自适应滤波器原理pdf电子书版本下载
- (美)西蒙·赫金(Simon Haykin)著;郑宝玉等译 著
- 出版社: 北京:电子工业出版社
- ISBN:7121033429
- 出版时间:2006
- 标注页数:731页
- 文件大小:34MB
- 文件页数:750页
- 主题词:跟踪滤波器-教材
PDF下载
下载说明
自适应滤波器原理PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台)。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用!后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载!
(文件页数 要大于 标注页数,上中下等多册电子书除外)
注意:本站所有压缩包均有解压码: 点击下载压缩包解压工具
图书目录
背景与预览 1
第1章 随机过程与模型 25
1.1 离散时间随机过程的部分特性 25
1.2 平均各态历经定理 26
1.3 相关矩阵 28
1.4 正弦波加噪声的相关矩阵 31
1.5 随机模型 33
1.6 Wold分解 37
1.7 回归过程的渐近平稳 38
1.8 尤尔-沃克方程 40
1.9 计算机实验:二阶自回归过程 41
1.10 选择模型的阶数 47
1.11 复值高斯过程 49
1.12 功率谱密度 50
1.13 功率谱密度的性质 52
1.14 平稳过程通过线性滤波器传输 53
1.15 平稳过程的Cramér谱表示 56
1.16 功率谱估计 57
1.17 随机过程的其他统计特征 60
1.18 多谱 60
1.19 谱相关密度 63
1.20 本章小结 64
1.21 习题 66
第2章 维纳滤波器 70
2.1 线性最优滤波:问题综述 70
2.2 正交性原理 71
2.3 最小均方误差 75
2.4 维纳-霍夫方程 76
2.5 误差性能曲面 78
2.6 多重线性回归模型 81
2.7 示例 83
2.8 线性约束最小方差滤波器 87
2.9 广义旁瓣消除器 90
2.10 本章小结 96
2.11 习题 97
第3章 线性预测 105
3.1 前向线性预测 105
3.2 后向线性预测 110
3.3 列文森-杜宾算法 114
3.4 预测误差滤波器的性质 121
3.5 舒尔-科恩测试 129
3.6 平稳随机过程的自回归建模 130
3.7 Cholesky分解 133
3.8 格型预测器 136
3.9 全极点、全通格型滤波器 138
3.10 联合过程估计 141
3.11 语音预测建模 144
3.12 本章小结 149
3.13 习题 150
第4章 最速下降算法 159
4.1 最速下降算法的基本思想 159
4.2 最速下降算法应用于维纳滤波器 160
4.3 最速下降算法的稳定性 162
4.4 示例 166
4.5 作为确定性搜索法的最速下降算法 177
4.6 最速下降算法的优点与局限性 178
4.7 本章小结 179
4.8 习题 179
第5章 最小均方自适应滤波器 183
5.1 最小均方算法的结构与运算概述 183
5.2 最小均方自适应算法 185
5.3 应用示例 188
5.4 统计LMS理论 202
5.5 LMS算法与最速下降算法的比较 218
5.6 自适应预测的计算机实验 218
5.7 自适应均衡的计算机实验 223
5.8 最小方差无失真响应波束形成器的计算机实验 228
5.9 非白噪声输入时LMS算法收敛的方向性 230
5.10 LMS滤波器的鲁棒性:H∞准则 234
5.11 不同情况下步长参数的上界 239
5.12 确定性输入时的转移函数方法 240
5.13 本章小结 243
5.14 习题 244
第6章 归一化最小均方自适应滤波器 251
6.1 归一化LMS滤波器作为约束最优化问题的解 251
6.2 归一化LMS滤波器的稳定性 254
6.3 回声消除中的步长控制 256
6.4 实数据时收敛过程的几何考虑 260
6.5 仿射投影滤波器 261
6.7 习题 267
6.6 本章小结 267
第7章 频域和子带自适应滤波器 270
7.1 块自适应滤波器 270
7.2 快速块LMS算法 274
7.3 无约束频域自适应滤波器 278
7.4 自正交化自适应滤波器 279
7.5 自适应均衡的计算机实验 288
7.6 子带自适应滤波器 292
7.7 自适应滤波算法的分类 298
7.8 本章小结 299
7.9 习题 300
第8章 最小二乘法 303
8.1 线性最小二乘估计问题 303
8.2 数据开窗 305
8.3 正交性原理的进一步讨论 306
8.4 误差的最小平方和 309
8.5 正则方程和线性最小二乘滤波器 309
8.6 时间平均相关矩阵φ 312
8.7 根据数据矩阵构建正则方程 313
8.8 最小二乘估计的特性 316
8.9 MVDR的谱估计 320
8.10 MVDR波束形成的正则化 322
8.11 奇异值分解 326
8.12 伪逆 332
8.13 奇异值和奇异向量的解释 333
8.14 线性最小二乘问题的最小范数解 335
8.15 归一化最小均方算法看做欠定最小二乘小范数解 337
8.17 习题 339
8.16 本章小结 339
第9章 递归最小二乘自适应滤波器 344
9.1 预备知识 344
9.2 矩阵求逆引理 347
9.3 指数加权递归最小二乘算法 347
9.4 正则化参数的选择 350
9.5 误差平方加权和的更新递归 352
9.6 示例:单个权值自适应噪声消除器 353
9.7 RLS算法的收敛性分析 354
9.8 自适应均衡的计算机实验 359
9.9 RLS滤波器的鲁棒性 361
9.10 本章小结 366
9.11 习题 366
10.1 标量随机变量的递归最小均方估计 369
第10章 卡尔曼滤波器 369
10.2 卡尔曼滤波问题 372
10.3 新息过程 374
10.4 应用新息过程进行状态估计 376
10.5 滤波 380
10.6 初始条件 382
10.7 卡尔曼滤波器总结 382
10.8 卡尔曼滤波器作为RLS滤波器的统一基础 384
10.9 卡尔曼滤波器变形 389
10.10 广义卡尔曼滤波器 393
10.11 本章小结 397
10.12 习题 398
11.1 平方根卡尔曼滤波器 403
第11章 平方根自适应滤波器 403
11.2 在卡尔曼滤波器基础上构建平方根自适应滤波器 408
11.3 QR-RLS算法 409
11.4 自适应波束形成 415
11.5 逆QR-RLS算法 421
11.6 本章小结 423
11.7 习题 423
第12章 阶递归自适应滤波器 426
12.1 梯度自适应格型滤波器 426
12.2 采用最小二乘估计的阶递归自适应滤波器:概述 432
12.3 自适应前向线性预测 433
12.4 自适应后向线性预测 435
12.5 变换因子 438
12.6 最小二乘格型预测器 440
12.7 角度归一化估计误差 448
12.8 格型滤波的一阶状态空间模型 449
12.9 基于QR分解的最小二乘格型滤波器 453
12.10 QRD-LSL滤波器基本特性 459
12.11 自适应均衡的计算机试验 462
12.12 采用后验估计误差的递归最小二乘格型滤波器 464
12.13 采用带误差反馈先验估计误差的递归LSL滤波器 468
12.14 递归LSL滤波器和RLS滤波器的关系 471
12.15 本章小结 473
12.16 习题 474
第13章 有限精度效应 481
13.1 量化误差 481
13.2 最小均方算法 483
13.3 递归最小二乘算法 490
13.4 平方根自适应滤波器 495
13.5 阶递归自适应滤波器 496
13.6 快速横向滤波器 498
13.7 本章小结 501
13.8 习题 502
第14章 时变系统的跟踪 504
14.1 系统辨识用马尔可夫模型 504
14.2 非平稳度 506
14.3 跟踪性能评价准则 507
14.4 LMS算法的跟踪性能 509
14.5 RLS算法的跟踪性能 511
14.6 LMS算法和RLS算法的跟踪性能比较 514
14.7 如何改进RLS算法的跟踪性能 517
14.8 系统辨识的计算机实验 520
14.9 自适应常数的自动调节 522
14.10 本章小结 525
14.11 习题 526
第15章 无限脉冲响应自适应滤波器 528
15.1 IIR自适应滤波器:输出误差法 528
15.2 IIR自适应滤波器:方程误差法 532
15.3 某些实际考虑 533
15.4 Laguerre横向滤波器 534
15.5 自适应Laguerre格型滤波器 536
15.6 本章小结 539
15.7 习题 540
第16章 盲反卷积 542
16.1 盲反卷积问题概述 542
16.2 利用循环平稳统计量的信道辨识 545
16.3 分数间隔盲辨识用子空间分解 546
16.4 Bussgang盲均衡算法 558
16.5 将Bussgang算法推广到复基带信道 571
16.6 Bussgang算法的特例 572
16.7 分数间隔Bussgang均衡器 575
16.8 本章小结 580
16.9 习题 580
第17章 反向传播学习 584
17.1 S形神经元模型 584
17.2 多层感知器 586
17.3 复反向传播算法 587
17.4 万能逼近定理 598
17.5 网络复杂性 599
17.6 瞬态处理:如何考虑“时间” 601
17.7 反向传播学习的优点和局限性 602
17.8 本章小结 603
17.9 习题 604
后记 605
附录A 复变量 618
附录B 对向量微分 629
附录C 拉格朗日乘子法 633
附录D 估计理论 636
附录E 特征分析 640
附录F 旋转和映射 661
附录G 复数Wishart分布 679
术语 682
参考文献 693