具体描述
內容簡介
《自適應信號處理（英文版）》是自適應信號處理方麵的一部經典著作，係統介紹瞭自適應信號處理的原理、算法和結構及其在各個領域的應用。《自適應信號處理（英文版）》既有理論分析，又有物理概念闡述，核心內容是自適應綫性組閤器、LMS算法、自適應模擬與係統辨識、自適應控製係統、自適應波束形成器的分析。《自適應信號處理（英文版）》要求讀者具備工程和數學方麵的基礎知識，並具有編寫和運行計算機程序的能力。《自適應信號處理（英文版）》特色：
·從特定工程係統的特性或特徵引入自適應的概念；
·描述一種可用於分析所有自適應係統的幾何“性能錶麵”；
·包含性能錶麵梯度估值的統計分析，以及各種搜索方法的比較；
·介紹瞭LMS算法與綫性組閤器以及其他自適應算法和結構，如序貫迴歸算法與自適應格型濾波結構等；
·涵蓋瞭自適應信號處理的主要應用；
·介紹瞭自適應模擬與自適應逆模擬，及其在通信和控製領域的應用；
·包含瞭自適應乾擾對消；
·介紹瞭自適應陣和波束形成。
作者簡介
作者：(美國)斯坦福大學 (美國)新墨西哥大學目錄
LIST OF SYMBOLSpart ⅠGENERAL INTRODUCTION Objectives of Part Ⅰ
1 ADAPTIVE SYSTEMS
Definition. and Characteristics
Areas of Application
General Properties
Open- and Closed-Loop Adaptation
Applications of Closed-Loop Adaptation
Example of an Adaptive System
The Chapters Ahead
2 THE ADAPTIVE LINEAR COMBINER
General Description
Input Signal and Weight Vectors
Desired Response and Error
The Performance Function
Gradient and Minimum Mean-Square Error
Example of a Performance Surface
Alternative Expression of the GradiEnt
Decorrelation of Error and Input Components
Exercises
part Ⅱ THEORY OF ADAPTATION WITH STATIONARY SIGNALS
Objectives of Part Ⅱ
3 PROPERTIES OF THE QUADRATIC PERFORMANCE SURFACE
Normal Form of the Input Correlation Matrix
Eigenvalues and Eigenvectors of the Input Correlation Matrix
An Example with Two Weights
Geometrical Significance of Eigenvectors and Eigenvalues
A Second Example
Exercises
4 SEARCHING THE PERFORMANCE SURFACE
Methods of Searching the Performance Surface
Basic Ideas of Gradient Search Methods
A Simple Gradient Search Algorithm and Its Solution
Stability and Rate of Convergence
The Learning Curve
Gradient Search by Newton's Method
Newton's Method in Multidimensional Space
Gradient Search by the Method of Steepest Descent
Comparison of Learning Curves
Exercises
5 GRADIENT ESTIMATION AND ITS EFFECTS ON ADAPTATION
Gradient Component Estimation by Derivative Measurement
part Ⅲ ADAPTIVE AL GORITHMS AND STRUCTURES
part Ⅳ APPLICATIONS
APPENDIX A A Portable Random Number Generator
INDEX
精彩書摘
Bernard Widrow畢業於麻省理工學院，斯坦福大學電子工程係教授。他的主要研究興趣包括自適應信號處理、自適應控製係統和自適應神經網絡。除本書外，他還與他人閤著瞭《Adaptive Inverse Control》一書。前言/序言
用户评价
拿到這本《自適應信號處理》（英文版），我的內心是充滿期待的。作為一名在信號處理領域摸索多年的學習者，我一直覺得“自適應”這個詞語充滿瞭魔力，它似乎預示著一種能夠“學習”和“進化”的信號處理技術。我非常希望這本書能夠深入淺齣地解析自適應信號處理的核心思想。我希望書中能夠詳細介紹各種經典的自適應算法，不僅僅是它們的名稱，更重要的是理解它們的運作機製，例如LMS算法是如何通過梯度下降法來尋找最優濾波器權重的，以及RLS算法又是如何利用卡爾曼濾波的思想來高效地更新權重的。我更期待書中能夠提供一些關於這些算法的性能分析，包括它們的收斂速度、穩健性以及在不同噪聲環境下的錶現。當然，我也希望書中能夠包含一些實際的應用案例，比如在雷達信號處理中如何利用自適應濾波器來抑製乾擾，在通信係統中如何利用自適應均衡器來補償信道失真，以及在語音信號處理中如何利用自適應降噪算法來提高語音質量。這些具體的應用場景，能夠幫助我將書本上的理論知識與實際工程問題聯係起來，從而更深刻地理解自適應信號處理的價值。
评分這本《自適應信號處理》（英文版）的書，我拿到的時候就覺得沉甸甸的，仿佛握住瞭知識的重量。書頁泛著淡淡的油墨香，觸感細膩，裝幀也頗為考究。我一直對信號處理領域有著濃厚的興趣，特彆是其在現代科技中的廣泛應用，從通信、雷達到生物醫學，無處不見其身影。然而，對於“自適應”這個概念，我之前的理解一直比較模糊，總覺得它是一種更深層次、更具智能化的處理方式，但具體如何實現，又有哪些理論支撐，卻缺乏係統性的認識。我希望能在這本書中找到清晰的解答，瞭解自適應濾波器的基本原理，它們是如何根據輸入信號的特性動態調整自身參數的，以及在不同場景下，如何選擇和設計閤適的自適應算法。我尤其關注書中是否會深入探討一些經典的自適應算法，比如LMS、RLS等，它們是如何在數學層麵推導齣來的，以及它們的收斂性、穩定性和計算復雜度等方麵的優劣勢。當然，我也期待書中能通過豐富的實例，展示這些理論知識如何在實際工程中落地，例如在噪聲消除、均衡器設計、信道估計等方麵，這些應用場景的介紹，對於我理解抽象理論有著至關重要的作用。我希望這本書能夠不僅僅停留在理論的層麵，更能提供一些實踐的指導，甚至是一些代碼示例，幫助我更好地掌握這一技術。
评分這本書《自適應信號處理》（英文版）拿在手裏，總會讓我聯想到很多工程實踐中的挑戰。我希望這本書能夠提供給我一種全新的視角來審視這些問題。我希望書中能夠深入地探討自適應信號處理在解決實際工程難題中的應用，例如在動態變化的通信環境中，如何設計自適應均衡器來保持數據傳輸的可靠性；在存在乾擾信號的雷達係統中，如何利用自適應濾波器來有效地抑製乾擾，提高目標檢測的精度；以及在生物醫學信號處理領域，如何設計自適應濾波器來準確地提取有用的生理信號，同時去除各種噪聲。我希望書中不僅僅是羅列這些應用，而是能夠深入分析在這些應用場景下，為什麼需要自適應技術，以及自適應算法是如何工作的。我希望書中能夠提供一些具體的算法設計思路和實現技巧，幫助我瞭解如何在實際係統中部署和優化自適應濾波器。此外，我也希望書中能夠討論一些更高級的話題，例如自適應算法的魯棒性問題，如何處理非綫性信號，以及如何將自適應信號處理與機器學習技術相結閤，以實現更強大、更智能的信號處理係統。這樣的內容，將極大地拓寬我的知識視野，並為我未來的工作提供更強的理論指導和實踐參考。
评分拿到這本《自適應信號處理》（英文版），我的第一感覺是它的結構安排非常閤理。我一直覺得，學習一門復雜的技術，邏輯清晰的體係是至關重要的。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，逐步深入，引導讀者建立起完整的知識框架。我期待書中能夠詳細介紹自適應信號處理的基本概念，比如什麼是“自適應”的含義，它與固定濾波器有何區彆，以及為什麼在很多實際問題中，自適應方法是不可或缺的。我希望作者能夠深入淺齣地講解自適應濾波器的核心組成部分，包括輸入信號、期望信號、誤差信號以及濾波器本身，並解釋它們之間的相互作用。更重要的是，我希望書中能夠詳細闡述各種自適應算法的原理，例如最小均方誤差（LMS）算法，包括其迭代過程、更新規則以及影響收斂速度的因素。同時，我也對遞歸最小二乘（RLS）算法等更復雜的算法感興趣，希望書中能夠對其進行詳細的數學推導和性能分析。另外，我希望這本書能夠包含不同應用場景的案例分析，比如在通信係統中用於信道均衡，在音頻處理中用於迴聲消除，在生物信號處理中用於去除噪聲等。這些實際應用能夠幫助我更直觀地理解自適應信號處理的強大能力，並為我未來的研究和工程實踐提供寶貴的參考。
评分在我看來，一本好的技術書籍，不僅僅是知識的堆砌，更應該是思想的啓迪。這本《自適應信號處理》（英文版）給我的初步印象是，它似乎緻力於引導讀者跳齣固有的思維模式，去擁抱更具動態和智能化的信號處理方法。我希望書中能夠深入探討自適應信號處理的理論基礎，不僅僅是停留在算法的錶麵，而是去理解其背後的數學原理和統計學基礎。我尤其期待能夠看到關於“信號模型”和“性能度量”的詳細闡述，因為這直接關係到自適應算法的選擇和優化。例如，書中是否會討論不同類型的信號模型（如平穩信號、非平穩信號）對自適應算法性能的影響？以及如何選擇閤適的性能度量（如均方誤差、信噪比）來評估算法的優劣？我希望書中能夠提供一些關於自適應算法設計的原則和方法，不僅僅是介紹現有的算法，而是能夠教會讀者如何根據具體問題來設計或改進算法。此外，我還對自適應算法的收斂性和穩定性分析非常感興趣，希望書中能夠提供嚴謹的數學證明和直觀的解釋，讓我能夠理解算法在不同條件下是否能夠穩定工作。最後，我希望書中能夠展望自適應信號處理在未來的一些發展方嚮，例如與機器學習、深度學習的結閤，這對於我把握技術前沿非常有幫助。
评分Widrow是LMS算法的作者，他的书自然也不错
评分比较实用的一本书，以前的那本丢了，趁着半价重新买了一本。就是等的时间较长。
评分比较实用的一本书，以前的那本丢了，趁着半价重新买了一本。就是等的时间较长。
评分[QY]"
评分比较实用的一本书，以前的那本丢了，趁着半价重新买了一本。就是等的时间较长。
评分很不错的书，讲得很系统。也给了很多工程实例。虽然时间久远，仍有参考价值。
评分好
评分很不错的书，讲得很系统。也给了很多工程实例。虽然时间久远，仍有参考价值。
评分[QY]"
相关图书
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tushu.tinynews.org All Rights Reserved. 求知書站 版权所有