国外电子与通信教材系列自适应滤波器原理(第5版)/(加)S.赫金(SIMON HAYKIN) 本书特色

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：随机过程与模型、维纳滤波器、线性预测、*速下降法、随机梯度下降法、*小均方（LMS）算法、归一化LMS自适应算法及其推广、分块自适应滤波器、*小二乘法、递归*小二乘（RLS）算法、鲁棒性、有限字长效应、非平衡环境下的自适应、卡尔曼滤波器、平方根自适应滤波算法、阶递归自适应滤波算法、盲反卷积，以及它们在通信与信息系统中的应用。

国外电子与通信教材系列自适应滤波器原理(第5版)/(加)S.赫金(SIMON HAYKIN) 内容简介

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：随机过程与模型、维纳滤波器、线性预测、很速下降法、随机梯度下降法、很小均方（LMS）算法、归一化LMS自适应算法及其推广、分块自适应滤波器、很小二乘法、递归很小二乘（RLS）算法、鲁棒性、有限字长效应、非平衡环境下的自适应、卡尔曼滤波器、平方根自适应滤波算法、阶递归自适应滤波算法、盲反卷积，以及它们在通信与信息系统中的应用。

国外电子与通信教材系列自适应滤波器原理(第5版)/(加)S.赫金(SIMON HAYKIN) 目录

目 录
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 正弦波加噪声的相关矩阵
1.5 随机模型
1.6 Wold分解
1.7 回归过程的渐近平稳
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Cramér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 小结与讨论
1.21 习题

第2章 维纳滤波器
2.1 线性*优滤波： 问题综述
2.2 正交性原理
2.3 *小均方误差
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*小方差滤波器
2.9 广义旁瓣消除器
2.10 小结与讨论
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 格型预测器
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 小结与讨论
3.13 习题

第4章 *速下降法
4.1 *速下降算法的基本思想
4.2 *速下降算法应用于维纳滤波器
4.3 *速下降算法的稳定性
4.4 示例
4.5 作为确定性搜索法的*速下降算法
4.6 *速下降算法的优点与局限性
4.7 小结与讨论
4.8 习题

第5章 随机梯度下降法
5.1 随机梯度下降原理
5.2 应用1： *小均方（LMS）算法
5.3 应用2： 梯度自适应格型滤波算法
5.4 随机梯度下降法的其他应用
5.5 小结与讨论
5.6 习题

第6章 *小均方(LMS)算法
6.1 信号流图
6.2 *优性考虑
6.3 应用示例
6.4 统计学习理论
6.5 瞬态特性和收敛性考虑
6.6 统计效率
6.7 自适应预测的计算机实验
6.8 自适应均衡的计算机实验
6.9 *小方差无失真响应波束成形器的计算机实验
6.10 小结与讨论
6.11 习题

第7章 归一化*小均方(LMS)自适应算法及其推广
7.1 归一化LMS算法作为约束*优化问题的解
7.2 归一化LMS算法的稳定性
7.3 回声消除中的步长控制
7.4 实数据时收敛过程的几何考虑
7.5 仿射投影滤波器
7.6 小结与讨论
7.7 习题

第8章 分块自适应滤波器
8.1 分块自适应滤波器： 基本思想
8.2 快速分块LMS算法
8.3 无约束频域自适应滤波器
8.4 自正交化自适应滤波器
8.5 自适应均衡的计算机实验
8.6 子带自适应滤波器
8.7 小结与讨论
8.8 习题

第9章 *小二乘法
9.1 线性*小二乘估计问题
9.2 数据开窗
9.3 正交性原理的进一步讨论
9.4 误差的*小平方和
9.5 正则方程和线性*小二乘滤波器
9.6 时间平均相关矩阵Φ
9.7 根据数据矩阵构建正则方程
9.8 *小二乘估计的性质

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