內容簡介
本書既有理論分析,又有物理概念闡述,核心內容是自適應線性組合器、LMS算法、自適應模擬與系統辨識、自適應控制系統、自適應波束形成器的分析。本書要求讀者具備工程和數學方面的基礎知識,並具有編寫和運行電腦程式的能力。..
編輯推薦
本書是系統介紹自適應信號處理的一本專業性教科書,內容包括自適應信號處理的原理、算法和結構,及其在各個領域的套用。全書在理論方面側重討論自適應系統的基本結構形式、線性組合器和重要的自適應算法——LMS(最小均方)算法;在套用方面,重點討論了自適應信號處理在系統辨識、解卷積、信道均衡、自動控制、干擾對消及空間陣列處理等方面的套用。本書的特點是由淺入深、系統性強、概念清楚、論述嚴謹,既有理論分析又有對物理概念的闡述,以及對複雜而抽象的概念和算法作出直觀形象的幾何解釋。本書每章末均附有大量帶啟發性的習題和部分習題答案,以及大量的參考文獻。
本書可作為高等院校通信、雷達、聲納以及信號處理等相關專業的高年級學生和研究生的教材,也可作為工程技術人員的參考資料。本書最後一部分套用篇中包含有大量引導性的套用舉例,對科研院所研發人員和工程技術人員解決實際的工程技術問題,也很有參考價值。
圖書目錄
譯者序
前言
常用符號
第一篇導論
第1章自適應系統
1.1定義與特徵
1.2套用領域
1.3一般性質
1.4開環與閉環自適應
1.5閉環自適應的套用
1.6自適應系統舉例
1.7其他章節內容概述
第2章自適應線性組合器
2.1引論
2.2輸入信號與權向量
2.3期待回響與誤差
2.4性能函式
2.5梯度與最小均方誤差
2.6性能表面的例子
2.7梯度的另一種表示法
2.8誤差與輸入分量的去相關
習題
參考文獻與補充讀物
第二篇平穩信號自適應理論
第3章二次型性能表面的性質
3.1輸入相關矩陣的正則形式
3.2輸入相關矩陣的特徵值與特徵向量
3.3具有兩個權的例子
3.4特徵向量與特徵值的幾何意義
3.5第二個例子
習題
參考文獻與補充讀物
第4章性能表面的搜尋
4.1性能表面的搜尋方法
4.2梯度搜尋法的基本思想
4.3—個簡單的梯度搜尋算法與它的解
4.4穩定性與收斂率
4.5學習曲線
4.6牛頓法梯度搜尋
4.7多維空間中的牛頓法
4.8最速下降法梯度搜尋
4.9學習曲線的比較
習題
參考文獻與補充讀物
第5章梯度估值及其對自適應過程的影響
5.1用微商法估計梯度分量
5.2性能損失
5.3多權系統的微商測量與性能損失
5.4梯度估值的方差
5.5對權向量解的影響
5.6超量均方誤差與時間常數
5.7失調
5.8牛頓法與最陡下降法性能的比較
5.9總失調及其他一些實際考慮
習題
參考文獻與補充讀物
第三篇自適應算法與結構
第6章LMS算法
6.1LMS算法的導出
6.2權向量的收斂
6.3收斂性的例子
6.4學習曲線
6.5權向量解的噪聲
6.6失調
6.7性能
習題
參考文獻與補充讀物
第7章自適應信號處理中的名變換
7.1z變換
7.2右序列與左序列
7.3傳輸函式
7.4頻率回響
7.5衝激回響與穩定性
7.6逆z變換
7.7相關函式與功率譜
7.8性能函式
7.9性能表面舉例
……