自适应滤波器原理
2006-11
电子工业出版社
赫金
731
1203000
无
本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。全书共17章，系统全面、深入浅出地讲述了自适应信号处理的基本理论与方法，充分反映了近年来该领域的新理论、新技术和新应用。内容包括：自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲自适应滤波器、神经网络非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。全书取材新颖、内容丰富、概念清晰、阐述明了，适合于通信与电子信息类相关专业的高年级本科生、研究生、教师及工程技术人员阅读。
Simon Haykin : IEEE会士，毕业于英国伯明翰大学电子工程系。加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授，通信研究实验室主任。研究方向包括非线性动力学、神经网络和自适应滤波器及其应用。已出版了多本专著，其中包括《神经网络（第二版）》、《智能信号处理》、《自适应滤
背景与预览第1章 随机过程与模型 1.1 离散时间随机过程的部分特性 1.2 平均各态历经定理 1.3 相关矩阵 1.4 正弦波加噪音的相关矩阵 1.5 随机模型 1.6 word分解 1.7 回归过程的渐进平稳 1.8 尤尔-沃克方程 1.9 计算机实验：二阶自回归过程 1.10 选择模型的阶数 1.11 复值高斯过程 1.12 功率谱密度 1.13 功率谱密度的性质 1.14 平稳过程通过线性滤波器传输 1.15 平稳过程的Cramer谱表示 1.16 功率谱估计 1.17 随机过程的其他统计特征 1.18 多谱 1.19 谱相关密度 1.20 本章小结 1.21 习题第2章 维纳滤波器 2.1 线性最优滤波：问题综述 2.2 正交性原理 2.3 最小均方程差 2.4 维纳-霍夫方程 2.5 误差性能曲面 2.6 多重线性回归模型 2.7 示例 2.8 线性约束最小方差滤波器 2.9 广义旁瓣消除器 2.10 本章小结 2.11 习题第3章 线性预测 3.1 前向线性预测 3.2 后向线性预测 3.3 列文森-杜宾算法 3.4 预测误差滤波器的性质 3.5 舒尔-科恩测试 3.6 平稳随机过程的自回归建模 3.7 Cholesky分解 3.8 格式预测器 3.9 全极点、全通格型滤波器 3.10 联合过程估计 3.11 语音预测建模 3.12 本章小结 3.13 习题第4章 最速下降算法第5章 最小均方自适应滤波器第6章 归小化最小均方自适应滤波器第7章 频域和子带自适应滤波器第8章 最小二乘法第9章 递归最小二乘自适应滤波器第10章 卡尔曼滤波器第11章 平方根自适应滤波器第12章 阶递归自适应滤波器第13章 有限精度效应第14章 时变系统的跟踪第15章 无限脉冲响应自适应滤波器第16章 盲反卷积第17章 反向传播学习后记附录A 复变量附录B 对向量微分附录C 拉格朗日乘子法附录D 估计理论附录E 特征分析附录F 旋转和映射附录G 复数Wishart分布术语参考文献
无
这本书在理论上十分严谨，作者功力了得，译版也还不错。如果想要系统性掌握，是需要花不少功夫的。美中不足的是与实际工程联系不是非常紧密。瑕不掩瑜，我把中英文版本全收了。
在书送过来之前，我看的可能是另一个版次的，纸很厚实，也好做笔记；结果是当当的书的纸有点薄，不方便做笔记，好像一不小心就会乱乱，而且反面的字也透过来了。这可能只是出版社的问题。