自适应信号处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张朝柱 等 著

图书标签:

• 信号处理
• 自适应滤波
• 数字信号处理
• 通信工程
• 控制工程
• 机器学习
• 雷达信号处理
• 噪声消除
• 系统辨识
• 优化算法

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564023836

版次：1

商品编码：10344802

包装：平装

丛书名： 国防特色教材信息与通信工程

页数：238

正文语种：中文

内容简介

　　《自适应信号处理技术》系统地介绍了自适应信号处理的基本理论、基本算法和典型应用。从最优准则方面看，本书主要涉及最小均方误差准则和最小二乘准则，在自适应非线性信号处理中，结合实际需要，也涉及最小均方误差准则。从滤波器结构方面看，主要介绍横向滤波器和格型滤波器以及典型的非线性滤波器。在应用方面，重点介绍自适应信号处理的四种典型应用：自适应模拟、自适应逆模拟、自适应干扰对消和自适应预测，以及盲自适应信号处理算法及应用。全书共分11章：主要包括绪论、维纳滤波、最小均方自适应算法、改进型的最小均方算法、最小均方误差线性预测及自适应格型滤波、线性最小二乘滤波、最小二乘横向滤波自适应算法、最小二乘格型滤波自适应算法、非线性自适应滤波及其算法、自适应信号处理的应用，盲自适应信号处理算法及应用。另外，本书附有可供学生进行计算机仿真的实验范例。本书可作为通信、电子信息工程专业及其他相关专业大学高年级学生和研究生的教科书，也可作为从事信号与信息处理领域研究的工程技术人员的参考书。

目录

第1章 绪论
1．1 白适应滤波的基本概念
1．2 自适应信号处理的发展过程
1．3 自适应信号处理的应用

第2章 维纳滤波
2．1 问题的提出
2．2 离散形式维纳滤波器的解
2．3 离散形式维纳滤波器的性质
2．3．1 正交原理的几何解释
2．3．2 正交原理推论
2．3．3 最小均方误差
2．4 横向滤波器的维纳解
2．4．1横向滤波器的维纳一霍夫方程及其解
2．4．2横向滤波器的误差性能

第3章 最小均方自适应算法
3．1 最陡下降法
3．1．1 最陡下降法的基本思想
3．1．2 最小均方误差最陡下降法
3．2 牛顿法
3．2．1 牛顿法的基本思想
3．2．2 最小均方误差牛顿法
3．3 LMS算法
3．3．1 LMS算法描述
3．3．2 LMS算法的收敛性
3．3．3 LMS算法的权向量噪声
3．3．4 LMS算法的期望学习曲线
3．3．5 LMS算法的性能
3．4 LMS牛顿算法

第4章 改进型最小均方自适应算法
4．1 归一化LMS算法
4．1．1 基于约束优化问题求解归一化LMS算法
4．1．2 归一化LMS算法小结
4．2 块LMS算法
4．2．1 块自适应滤波器
4．2．2 块LMS算法描述
4．2．3 块LMS算法的收敛性
4．2．4 块LMS算法块长度的选择
4．3 快速块LMS算法
……
第5章 最小均方误差线性预测及自适应格型算法
第6章 线性最小二乘滤波
第7章 最小二乘横向滤波自适应算法
第8章 最小二乘格型滤波自适应算法
第9章 非线性滤波及其自适应算法
第10章 自适应信号处理的应用
第11章 盲自适应信号处理算法及应用
计算机实验
附录A 矩阵和向量
附录B 相关矩阵
附录C 时间平均相关矩阵
参考文献

前言/序言

《信号变换与分析：从时域到频域的奥秘》 内容简介 在现代科学技术的浪潮中，信号无处不在，它们是信息传递、系统运作的基石。从微小的生物电信号到浩瀚的宇宙电波，从人耳能捕捉的声音到传感器记录的温度变化，任何可量化、可观测的物理量随时间或空间的变化，都可以被视为一种信号。而对这些信号进行深入的理解、有效的处理与精准的分析，则是诸多学科领域向前发展的关键驱动力。《信号变换与分析：从时域到频域的奥秘》一书，正是致力于揭示信号世界的深刻规律，引领读者踏上一段从混沌的原始信号出发，探索其内在结构，直至洞悉其本质的旅程。 本书并非一本关于“自适应”概念的工具书，而是专注于信号处理中最基本、最核心的理论基石——信号的变换与分析。我们将深入浅出地探讨，如何将纷繁复杂的时域信号转化为更易于理解和处理的频域表示，以及在频域中进行的分析如何反哺我们对时域特性的洞察。本书旨在为读者建立一个坚实的信号处理理论框架，使其能够独立地解决各种信号分析问题，并为进一步学习更高级的信号处理技术打下坚实的基础。 第一篇：时域信号的基石 在开启信号变换的旅程之前，我们必须对时域信号本身有一个清晰的认识。本书的开篇将从时域信号的定义、分类及其基本特性入手。我们将介绍连续时间信号与离散时间信号的区别，周期信号与非周期信号的特性，能量信号与功率信号的判断标准。通过对这些基础概念的梳理，读者将建立起对信号最直观的理解。 接下来，我们将深入探讨信号的基本运算，包括信号的加法、乘法、延迟、翻转、尺度变换等。这些基本运算虽然简单，却是构建复杂信号和理解信号相互作用的基础。例如，通过信号的延迟和翻转，我们可以构造出卷积运算的关键要素，而卷积运算将在后续的系统分析中扮演至关重要的角色。 此外，本书还将详细介绍离散时间信号的采样定理，这是连接连续世界与数字世界的桥梁。我们将深入分析奈奎斯特采样定理的原理，解释采样频率、信号带宽之间的关系，以及过采样和欠采样的后果。对于欠采样可能导致的混叠现象，我们将进行详细的阐述，并提供一些基本的避免混叠的策略，为后续的数字信号处理奠定基础。 第二篇：傅里叶变换——打开频域之门 傅里叶变换无疑是信号分析领域中最具革命性的工具之一。本书将以详实的笔墨，系统地介绍傅里叶变换的理论及其在信号分析中的应用。我们将首先介绍傅里叶级数，用于分析周期信号的频谱特性，理解一个周期信号是如何由一系列不同频率的正弦和余弦波叠加而成的。通过对傅里叶级数的深入理解，我们将逐步过渡到更普遍的傅里叶变换，用于分析非周期信号的连续频谱。 本书将详细阐述傅里叶变换的定义、性质及其重要的应用。我们将探讨傅里叶变换的线性性质、时移性质、频移性质、尺度变换性质、对称性、卷积定理等。这些性质不仅极大地简化了信号分析和系统分析的过程，更揭示了时域和频域之间的深刻联系。例如，卷积定理指出，时域上的卷积运算等价于频域上的乘积运算，这一特性在系统响应的计算中具有不可替代的作用。 在介绍傅里叶变换的理论的同时，本书还将重点关注其在实际中的应用。我们将通过一系列具体的例子，展示如何利用傅里叶变换来分析信号的频率成分，识别信号中的噪声，以及理解信号的带宽限制。例如，我们将分析一个声音信号的频谱，从中识别出基频和各种谐波，从而理解声音的音色；我们将展示如何通过频域分析来检测信号中周期性的干扰，并初步探讨滤波器的基本原理。 第三篇：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 在数字信号处理领域，连续的傅里叶变换需要被离散化，从而引出了离散傅里叶变换（DFT）。本书将清晰地介绍DFT的定义、计算方法及其与连续傅里叶变换的关系。我们将分析DFT的周期性、对称性等特性，并理解其在离散信号频谱分析中的作用。 然而，直接计算DFT的计算复杂度较高，对于长序列的信号处理而言效率低下。因此，快速傅里叶变换（FFT）算法的出现极大地推动了数字信号处理的发展。本书将详细介绍FFT算法的基本思想，包括如何将一个N点的DFT分解成多个更小的DFT，从而大幅降低计算量。我们将重点介绍 Cooley-Tukey 算法，并阐述其不同形式，如按时间抽取的FFT（DIT-FFT）和按频率抽取的FFT（DIF-FFT）。通过详细的推导和示例，读者将深刻理解FFT算法的工作原理，并能够在其研究和应用中高效地利用这一强大工具。 本书还将探讨DFT和FFT在实际工程中的应用。我们将通过示例展示如何使用FFT来分析数字信号的频谱，例如音频信号、通信信号等。我们将解释如何在实际中进行频谱泄漏的校正，如何选择合适的窗函数来优化频谱分析结果，以及如何利用FFT进行频率域滤波等。 第四篇：其他重要的信号变换 除了傅里叶变换及其离散版本，还有一些其他重要的信号变换工具，它们在特定的应用场景下能够提供更深入的分析视角。本书将对这些变换进行介绍，并阐明它们的适用范围。 拉普拉斯变换（Laplace Transform）：拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，包括指数增长的信号。本书将介绍单边拉普拉斯变换和双边拉普拉斯变换，并阐述其收敛域的概念。我们将重点介绍拉普拉斯变换在线性时不变（LTI）系统分析中的应用，例如求解微分方程，分析系统的零极点，以及理解系统的稳定性。 Z变换（Z-Transform）：Z变换是离散时间信号的拉普拉斯变换的离散版本。本书将详细介绍Z变换的定义、性质及其收敛域。我们将重点探讨Z变换在离散时间系统分析中的应用，例如系统函数的表示，零极点分析，以及系统稳定性判断。Z变换是设计和分析数字滤波器不可或缺的工具。 小波变换（Wavelet Transform）：与傅里叶变换只能提供全局的频率信息不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息。本书将介绍小波变换的基本概念，包括母小波、尺度函数和离散小波变换（DWT）。我们将阐述小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的优势，并展示一些经典的小波应用案例。 第五篇：信号的系统分析 理解信号的变换与分析，最终是为了更好地理解信号所经过的系统。本书的最后一部分将专注于信号与系统的关系。我们将重点介绍线性时不变（LTI）系统的概念，并阐述其重要的性质，如叠加性和时移不变性。 我们将深入探讨卷积在LTI系统分析中的核心地位。通过卷积运算，我们可以计算系统对任意输入信号的输出。本书将详细推导卷积的数学公式，并提供多种计算方法，包括图解法和数值计算法。 此外，我们还将介绍系统函数（或传递函数）的概念。在频域中，系统函数是输入信号的傅里叶变换与输出信号的傅里叶变换之间的比值。本书将展示如何通过系统的时域冲激响应来求取其频域系统函数，以及如何利用系统函数来分析系统的频率响应、增益和相位特性。这将使读者能够从频域的角度理解系统对不同频率信号的处理方式，例如滤波器的作用。 结语 《信号变换与分析：从时域到频域的奥秘》旨在为读者提供一个全面而深入的信号处理理论基础。本书强调理解信号变换的本质，而非仅仅掌握算法的计算过程。通过对时域信号基础、傅里叶变换、DFT/FFT、其他重要变换以及信号系统分析的系统讲解，读者将能够建立起扎实的理论功底，为解决实际工程问题，以及进一步探索更高级的信号处理技术（如自适应信号处理、谱估计、盲信号分离等）奠定坚实的基础。本书适合于电子工程、通信工程、控制工程、计算机科学、生物医学工程等相关专业的学生、研究人员以及对信号处理感兴趣的工程师。我们相信，通过阅读本书，读者将能够真正领略信号世界的魅力，并掌握洞悉其奥秘的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《自适应信号处理技术》，我第一个念头就是它能否填补我在机器学习与传统信号处理之间的鸿沟。 如今，人工智能的浪潮席卷了各个行业，信号处理领域自然也不例外。许多新兴的应用，比如智能语音助手、自动驾驶的感知系统，都离不开对复杂信号的精准理解和处理。然而，将海量数据驱动的机器学习方法与传统的、基于物理模型或统计特性的信号处理技术有机结合，并非易事。这本书以“自适应”为核心，似乎提供了一个绝佳的切入点。我非常好奇它是否会探讨如何利用机器学习的思路来设计更智能、更具学习能力的自适应算法，抑或是如何将自适应信号处理的思想融入到深度学习模型的构建中。例如，在序列数据的处理上，循环神经网络（RNN）或Transformer模型中的某些机制，是否就蕴含了某种形式的“自适应”思想？反之，传统的自适应滤波器，是否可以通过引入数据驱动的优化策略，使其在模型训练阶段就能展现出更强的泛化能力？这本书若能在这方面有所建树，将极大地拓宽我的技术视野，并为我在跨领域融合的研究中提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

对于那些在嵌入式系统或资源受限的平台上进行信号处理的开发者来说，算法的计算复杂度是一个绕不开的话题。 高效、轻量级的自适应算法，是实现实时处理和低功耗运行的关键。我翻阅这本《自适应信号处理技术》，首先关注的便是其在算法效率方面的论述。我希望书中能够详细介绍如何设计和优化自适应滤波器，使其在满足性能要求的前提下，尽量降低计算量和内存占用。例如，对于一些计算密集型的算法，是否可以通过降维、近似计算或者并行化等技术来提高其运行效率？此外，书中是否会涉及一些针对特定硬件平台（如DSP、FPGA）的优化技巧，例如如何利用硬件特性加速算法的执行？更进一步，我期待看到书中能够探讨一些新兴的、轻量级的自适应算法，它们可能在精度上略有牺牲，但在效率上却有着显著的优势。这对于开发智能穿戴设备、物联网传感器等对功耗和处理能力要求极高的产品至关重要。这本书若能在算法效率方面提供切实可行的解决方案，无疑将为我打开新的设计思路。

评分☆☆☆☆☆

初闻此书，便被其深邃的“自适应”二字所吸引。 作为一名在信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，我深知在实际应用中，信号的特性往往是多变且难以预测的。无论是通信系统中的信道噪声，还是传感器采集的数据，都可能随时间和环境的变化而产生显著的波动。传统的固定滤波器虽然在特定场景下表现优异，但在面对动态变化的信号时，其性能往往会大打折扣，甚至失效。因此，能够实时调整自身参数以匹配当前信号特征的“自适应”技术，无疑是解决这些难题的关键。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往更高效、更鲁棒信号处理世界的大门。我期待它能深入浅出地剖析自适应算法的精髓，揭示其背后的数学原理，并详细介绍各种经典的自适应滤波器，例如LMS、RLS等，以及它们在不同应用场景下的优化与改进。更重要的是，我希望这本书能提供丰富的实例，展示如何将这些理论知识转化为实际可用的解决方案，例如在噪声消除、回声抑制、均衡器设计等方面的应用。这不仅是对我技术能力的提升，更是对我在复杂工程问题中寻求创新解法的有力支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的信号处理爱好者，我一直对算法的鲁棒性和收敛性有着极高的关注。 在实际的工程项目中，算法的稳定性往往是决定项目成败的关键因素。一个在理论上性能卓越但实际运行中容易发散或收敛缓慢的算法，是无法被接受的。因此，我对这本书中关于自适应算法的理论分析部分充满了期待。我希望它能够深入地探讨各种自适应算法的收敛条件、收敛速度以及它们对噪声、采样误差等实际因素的敏感性。特别是对于一些经典的自适应滤波器，例如RLS算法，虽然其理论收敛速度快，但在实际应用中计算复杂度较高，可能存在数值稳定性问题。我希望能在这本书中找到关于这些算法在实际部署中的优化策略，以及如何通过改进算法结构或选择合适的正则化项来提升其鲁棒性。此外，我还希望能看到书中对不同应用场景下，各种自适应算法性能的对比分析，例如在低信噪比环境下的表现，以及在存在非线性失真的信号处理中的适用性。这些深度的理论剖析和实证分析，将是检验这本书价值的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

在科研领域，理论的创新往往是推动技术进步的源动力。 我之所以对这本书充满兴趣，是因为我渴望了解当前自适应信号处理领域的前沿动态和最新研究成果。我希望这本书不仅仅是经典理论的复述，更能展现出作者在这一领域独到的见解和深入的探索。例如，书中是否会介绍一些近年来提出的新型自适应滤波器结构，它们在性能上是否能超越传统的LMS和RLS？对于一些非线性、时变的时空信号，是否有新的自适应方法能够更有效地进行建模和处理？此外，我非常期待书中能够探讨自适应信号处理在一些新兴交叉领域的应用，例如在生物医学信号分析中的个性化模型构建，在金融时间序列预测中的动态因子提取，或者在量子计算中的自适应控制问题。这些跨学科的应用，往往是激发新理论和新方法的温床。如果这本书能够引导我窥探到自适应信号处理的未来发展方向，并激发我的研究灵感，那么它将具有非凡的价值。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

有深度，学习中，没有基础建议慎重

评分☆☆☆☆☆

是正版书，不错，快递很给力

评分☆☆☆☆☆

纸张不是很好，不过也是这个价

评分☆☆☆☆☆

纸张不是很好，不过也是这个价

评分☆☆☆☆☆

内容写的一般吧，没有达到我的预期

评分☆☆☆☆☆

自适应信号处理技术 很好

评分☆☆☆☆☆

有用得到，不错的书哦。