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自适应信号处理

王朝百科·作者佚名  2010-02-10
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图书信息1

书 名: 自适应信号处理

作者:(美国)斯坦福大学

出版社:机械工业出版社

出版时间: 2008年05月

ISBN: 9787111239185

开本: 16开

定价: 56.00 元

内容简介

本书是自适应信号处理方面的一部经典著作,系统介绍了自适应信号处理的原理、算法和结构及其在各个领域的应用。.

本书既有理论分析,又有物理概念阐述,核心内容是自适应线性组合器、LMS算法、自适应模拟与系统辨识、自适应控制系统、自适应波束形成器的分析。本书要求读者具备工程和数学方面的基础知识,并具有编写和运行计算机程序的能力。..

本书特色

·从特定工程系统的特性或特征引入自适应的概念

·描述一种可用于分析所有自适应系统的几何“性能表面”

·包含性能表面梯度估值的统计分析,以及各种搜索方法的比较

·介绍了LMS算法与线性组合器以及其他自适应算法和结构,如序贯回归算法与自适应格型滤波结构等

·涵盖了自适应信号处理的主要应用

·介绍了自适应模拟与自适应逆模拟,及其在通信和控制领域的应用

·包含了自适应干扰对消

图书信息2

作者:(美)威德罗等

ISBN:10位[7111227921]13位[9787111227922]

出版社:机械工业出版社

出版日期:2008-1-1

定价:¥45.00元

内容提要本书主要内容包括自适应信号处理的原理、算法和结构以及在各种领域的应用。全书在理论方面侧重讨论线性组合器这种基本的自适应结构形式,以及LMS(最小均方)算法这种重要且基本的自适应算法;在应用方面,重点讨论自适应信号处理在系统辨识、解卷积、信道均衡、自动控制、干扰对消及空间阵列处理等方面的应用。

编辑推荐本书是系统介绍自适应信号处理的一本专业性教科书,内容包括自适应信号处理的原理、算法和结构,及其在各个领域的应用。全书在理论方面侧重讨论自适应系统的基本结构形式、线性组合器和重要的自适应算法——LMS(最小均方)算法;在应用方面,重点讨论了自适应信号处理在系统辨识、解卷积、信道均衡、自动控制、干扰对消及空间阵列处理等方面的应用。本书的特点是由浅入深、系统性强、概念清楚、论述严谨,既有理论分析又有对物理概念的阐述,以及对复杂而抽象的概念和算法作出直观形象的几何解释。本书每章末均附有大量带启发性的习题和部分习题答案,以及大量的参考文献。

本书可作为高等院校通信、雷达、声纳以及信号处理等相关专业的高年级学生和研究生的教材,也可作为工程技术人员的参考资料。本书最后一部分应用篇中包含有大量引导性的应用举例,对科研院所研发人员和工程技术人员解决实际的工程技术问题,也很有参考价值。

目录译者序

前言

常用符号

第一篇导论

第1章自适应系统

1.1定义与特征

1.2应用领域

1.3一般性质

1.4开环与闭环自适应

1.5闭环自适应的应用

1.6自适应系统举例

1.7其他章节内容概述

第2章自适应线性组合器

2.1引论

2.2输入信号与权向量

2.3期待响应与误差

2.4性能函数

2.5梯度与最小均方误差

2.6性能表面的例子

2.7梯度的另一种表示法

2.8误差与输入分量的去相关

习题

参考文献与补充读物

第二篇平稳信号自适应理论

第3章二次型性能表面的性质

3.1输入相关矩阵的正则形式

3.2输入相关矩阵的特征值与特征向量

3.3具有两个权的例子

3.4特征向量与特征值的几何意义

3.5第二个例子

习题

参考文献与补充读物

第4章性能表面的搜索

4.1性能表面的搜索方法

4.2梯度搜索法的基本思想

4.3—个简单的梯度搜索算法与它的解

4.4稳定性与收敛率

4.5学习曲线

4.6牛顿法梯度搜索

4.7多维空间中的牛顿法

4.8最速下降法梯度搜索

4.9学习曲线的比较

习题

参考文献与补充读物

第5章梯度估值及其对自适应过程的影响

5.1用微商法估计梯度分量

5.2性能损失

5.3多权系统的微商测量与性能损失

5.4梯度估值的方差

5.5对权向量解的影响

5.6超量均方误差与时间常数

5.7失调

5.8牛顿法与最陡下降法性能的比较

5.9总失调及其他一些实际考虑

习题

参考文献与补充读物

第三篇自适应算法与结构

第6章LMS算法

6.1LMS算法的导出

6.2权向量的收敛

6.3收敛性的例子

6.4学习曲线

6.5权向量解的噪声

6.6失调

6.7性能

习题

参考文献与补充读物

第7章自适应信号处理中的名变换

7.1z变换

7.2右序列与左序列

7.3传输函数

7.4频率响应

7.5冲激响应与稳定性

7.6逆z变换

7.7相关函数与功率谱

7.8性能函数

7.9性能表面举例

……

 
 
 
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