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自适应滤波器原理及Matlab仿真应用 (原书第2版)

  • 作者:[美] 贝赫鲁兹·法尔航·保罗耶尼(Behrouz Farhang-Boroujeny)
  • 翻译:韩芳明
  • ISBN:2018040202

    库存:5

图书详情

  • 出版发行:机械工业出版社
  • 责任编辑:谢晓芳
  • 定  价:99元
  • 印  刷:北京诚信伟业印刷有限公司
  • 开  本:185mm×260mm 1/16
  • 书  号:ISBN 978-7-111-58535-0

图书简介

自适应滤波理论是现代信号处理领域非常活跃且富有挑战性的一个方向。自适应滤波器可以通过感知外在环境和条件的变化而自适应地调节系统自身的结构参数来获取期望的输出结果,在雷达、通信、导航、自动控制、系统辨识、生物医学工程以及地震勘探等诸多领域均获得广泛应用。这种具备在线学习能力的自适应信号处理思想和理论也是机器学习和人工智能的重要基础。 本书是介绍自适应滤波器相关理论及其在各种工程实践中应用的一本较为全面而透彻的专著。本书第一版成书于1999年。在此基础上对相关内容,特别是最近几年发展的自适应滤波器应用,进行了补充和扩展,形成了目前的第2版。全书分为两大部分:第一部分为理论部分;第二部分为应用部分。在基础理论部分中,主要涉及自适应滤波器产生和发展的数学基础、基本原理和相关算法。从纵向上看,作者的叙述按照Wiener滤波器、LMS算法到变换域自适应滤波器及子带自适应滤波器等各种扩展自适应算法的顺序,由浅入深。从横向上看,作者对自适应滤波器的叙述由基本的FIR结构发展到IIR结构,再到格型结构,由简及繁。在实际应用部分,作者选取回音对消、有源噪声控制、自适应均衡、波束成形、CDMA系统中的自适应多用户检测以及近年来发展迅速的OFDM与MIMO通信作为自适应滤波器的典型应用进行介绍。全书内容的编排结构清晰、脉络分明;叙述深入浅出、通俗易懂。

图书评价

章节目录

目 录

出版者的话

译者序

前言

致谢

第1章 引言1

 1.1 线性滤波器1

 1.2 自适应滤波器2

 1.3 自适应滤波器结构2

 1.4 自适应方法4

 1.5 自适应滤波器的实数形式与复数形式6

 1.6 应用6

第2章 离散时间信号与系统17

 2.1 序列与z变换17

 2.2 Parseval关系20

 2.3 系统函数20

 2.4 随机过程21

 习题27

第3章 Wiener滤波器29

 3.1 最小均方误差准则29

 3.2 Wiener滤波器——横向、实值情况30

 3.3 正交性原理33

 3.4 归一化性能函数34

 3.5 向复值情形的推广35

 3.6 无约束Wiener滤波器36

 3.7 总结与讨论47

 习题48

第4章 特征分析与性能表面52

 4.1 特征值和特征向量52

 4.2 特征值和特征向量的性质52

 4.3 性能表面60

 习题65

第5章 搜索方法68

 5.1 最陡下降法68

 5.2 学习曲线73

 5.3 特征值分散的影响74

 5.4 Newton法75

 5.5 Newton法的另一种解释76

 习题77

第6章 LMS算法79

 6.1 LMS算法的起源79

 6.2 LMS算法抽头权系数的平均行为80

 6.3 LMS算法的MSE性能83

 6.4 计算机仿真89

 6.5 简化的LMS算法96

 6.6 归一化LMS算法97

 6.7 仿射投影LMS算法99

 6.8 可变步长LMS算法102

 6.9 复值信号的LMS算法103

 6.10 再论波束成形105

 6.11 线性约束的LMS算法107

 习题109

 附录6A 式(6.39)的推导116

第7章 变换域自适应滤波器117

 7.1 变换域自适应滤波器概述117

 7.2 正交变换的频带分割特性118

 7.3 正交变换的正交化特性119

 7.4 变换域LMS算法120

 7.5 理想的LMS-Newton算法及其与TDLMS算法的关系122

 7.6 变换的选择122

 7.7 变换129

 7.8 滑动变换130

 7.9 总结与讨论137

 习题138

第8章 自适应滤波器的分块实现142

 8.1 分块LMS算法142

 8.2 数学背景144

 8.3 FBLMS算法147

 8.4 分割的FBLMS算法152

 8.5 计算机仿真159

 习题160

 附录8A BLMS算法失调方程的推导163

 附录8B FBLMS算法失调方程的推导164

第9章 子带自适应滤波器168

 9.1 DFT滤波器组168

 9.2 互补滤波器组171

 9.3 子带自适应滤波器结构173

 9.4 分析与综合滤波器的选取174

 9.5 计算复杂性175

 9.6 欠采样因子与混叠现象176

 9.7 低时延分析与综合滤波器组177

 9.8 子带自适应滤波器的设计方法180

 9.9 一个例子181

 9.10 与FBLMS算法的比较182

 习题183

第10章 IIR自适应滤波器185

 10.1 输出误差法186

 10.2 方程误差法189

 10.3 案例分析Ⅰ:IIR自适应谱线增强191

 10.4 案例分析Ⅱ:磁记录信道的均衡器设计197

 10.5 结论202

 习题203

第11章 格型滤波器205

 11.1 前向线性预测器205

 11.2 后向线性预测器206

 11.3 前向与后向预测器之间的关系207

 11.4 预测误差滤波器207

 11.5 预测误差的性质208

 11.6 格型结构的推导209

 11.7 格型作为一种正交化变换212

 11.8 格型联合过程估计器213

 11.9 系统函数214

 11.10 转换214

 11.11 全极点格型结构218

 11.12 极零点格型结构219

 11.13 自适应格型滤波器220

 11.14 随机过程的自回归模型223

 11.15 基于自回归模型的自适应算法224

 习题233

 附录11A E[ua(n)xT(n)K(n)x(n)uTa(n)]的计算236

 附录11B 参数γ的计算237

第12章 最小二乘方法239

 12.1 针对线性组合器提出的最小二乘估计239

 12.2 正交性原理240

 12.3 投影算子242

 12.4 标准递推最小二乘算法242

 12.5 RLS算法的收敛行为246

 习题251

第13章 快速RLS算法254

 13.1 最小二乘前向预测254

 13.2 最小二乘后向预测255

 13.3 最小二乘网格256

 13.4 RLSL算法258

 13.5 FTRLS算法267

 习题271

第14章 跟踪273

 14.1 跟踪问题的提出273

 14.2 LMS算法的广义描述274

 14.3 广义LMS算法的MSE分析274

 14.4 最优步长参数276

 14.5 传统算法的比较278

 14.6 基于最优步长参数的比较281

 14.7 VSLMS:具有最优跟踪行为的算法282

 14.8 遗忘因子可变的RLS算法287

 14.9 总结288

 习题289

第15章 回音对消291

 15.1 问题描述291

 15.2 结构与自适应算法292

 15.3 双端会话检测303

 15.4 啸鸣抑制307

 15.5 立体语音回音对消309

 附录15A 多窗谱方法320

 附录15B 双通道Levinson-Durbin算法的推导323

第16章 有源噪声控制325

 16.1 宽带前馈单通道ANC326

 16.2 窄带前馈单通道ANC329

 16.3 反馈单通道ANC337

 16.4 多通道ANC系统339

 附录16A 式(16.46)的推导342

 附录16B 式(16.53)的推导342

第17章 数据传输系统的同步与均衡343

 17.1 连续时间信道模型343

 17.2 离散时间信道模型与均衡器结构346

 17.3 定时恢复349

 17.4 均衡器设计与性能分析357

 17.5 自适应算法365

 17.6 循环均衡365

 17.7 联合定时恢复、载波恢复与信道均衡372

 17.8 最大似然检测373

 17.9 软均衡374

 17.10 单输入多输出均衡381

 17.11 频域均衡383

 17.12 盲均衡386

 习题388

第18章 传感器阵列处理391

 18.1 窄带传感器阵列391

 18.2 宽带传感器阵列401

 18.3 鲁棒波束成形404

 习题409

第19章 码分多址系统411

 19.1 CDMA信号模型411

 19.2 线性检测器413

 19.3 自适应方法418

 习题420

第20章 OFDM与MIMO通信421

 20.1 OFDM通信系统421

 20.2 MIMO通信系统432

 20.3 MIMO-OFDM440

 习题440

参考文献442

术语表456