自適應信號處理技術(信息與通信工程國防特色教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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白冰 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 自適應濾波
• 信息與通信工程
• 國防教材
• 數字信號處理
• 濾波算法
• 係統辨識
• 通信工程
• 自適應係統
• 現代信號處理

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564023836

商品編碼：29692768510

包裝：平裝

齣版時間：2010-05-01

基本信息

書名：自適應信號處理技術(信息與通信工程國防特色教材)

定價：38.00元

作者：白冰

齣版社：北京理工大學齣版社

齣版日期：2010-05-01

ISBN：9787564023836

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《自適應信號處理技術》係統地介紹瞭自適應信號處理的基本理論、基本算法和典型應用。從*準則方麵看，本書主要涉及小均方誤差準則和小二乘準則，在自適應非綫處理中，結閤實際需要，也涉及小均方誤差準則。從濾波器結構方麵看，主要介紹橫嚮濾波器和格型濾波器以及典型的非綫性濾波器。在應用方麵，重點介紹自適應信號處理的四種典型應用：自適應模擬、自適應逆模擬、自適應乾擾對消和自適應預測，以及盲自適應信號處理算法及應用。全書共分11章：主要包括緒論、維納濾波、小均方自適應算法、改進型的小均方算法、小均方誤差綫性預測及自適應格型濾波、綫性小二乘濾波、小二乘橫嚮濾波自適應算法、小二乘格型濾波自適應算法、非綫性自適應濾波及其算法、自適應信號處理的應用，盲自適應信號處理算法及應用。另外，本書附有可供學生進行計算機仿真的實驗範例。本書可作為通信、電子信息工程專業及其他相關專業大學高年級學生和研究生的教科書，也可作為從事信號與信息處理領域研究的工程技術人員的參考書。

目錄

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章　緒論
1．1 白適應濾波的基本概念
1．2 自適應信號處理的發展過程
1．3 自適應信號處理的應用
第2章　維納濾波
2．1 問題的提齣
2．2　離散形式維納濾波器的解
2．3　離散形式維納濾波器的性質
2．3．1　正交原理的幾何解釋
2．3．2　正交原理推論
2．3．3　小均方誤差
2．4　橫嚮濾波器的維納解
2．4．1橫嚮濾波器的維納一霍夫方程及其解
2．4．2橫嚮濾波器的誤差性能
第3章　小均方自適應算法
3．1　陡下降法
3．1．1　陡下降法的基本思想
3．1．2　小均方誤差陡下降法
3．2　牛頓法
3．2．1　牛頓法的基本思想
3．2．2　小均方誤差牛頓法
3．3 LMS算法
3．3．1 LMS算法描述
3．3．2 LMS算法的收斂性
3．3．3 LMS算法的權嚮量噪聲
3．3．4 LMS算法的期望學習麯綫
3．3．5 LMS算法的性能
3．4 LMS牛頓算法
第4章 改進型小均方自適應算法
4．1　歸一化LMS算法
4．1．1　基於約束優化問題求解歸一化LMS算法
4．1．2　歸一化LMS算法小結
4．2　塊LMS算法
4．2．1　塊自適應濾波器
4．2．2　塊LMS算法描述
　　4．2．3　塊LMS算法的收斂性
4．2．4　塊LMS算法塊長度的選擇
4．3　快速塊LMS算法
第5章 小均方誤差綫性預測及自適應格型算法
第6章　綫性小二乘濾波
第7章　小二乘橫嚮濾波自適應算法
第8章　小二乘格型濾波自適應算法
第9章　非綫性濾波及其自適應算法
0章 自適應信號處理的應用
1章　盲自適應信號處理算法及應用
計算機實驗
附錄A　矩陣和嚮量
附錄B 相關矩陣
附錄C　時間平均相關矩陣
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《自適應信號處理技術（信息與通信工程國防特色教材）》圖書簡介 概述 《自適應信號處理技術（信息與通信工程國防特色教材）》是一部深入探討自適應信號處理原理、算法與應用的權威性著作。本書旨在為信息與通信工程領域的專業人士、研究生以及高年級本科生提供一個係統、全麵且具有實踐指導意義的學習平颱。自適應信號處理作為現代信號處理技術的核心組成部分，在通信、雷達、聲納、醫學成像、控製係統等眾多國防與民用領域扮演著至關重要的角色。本書的編寫充分結閤瞭國防特色，強調瞭在復雜、動態、未知環境下進行信號提取、噪聲抑製、係統辨識和目標跟蹤等關鍵任務的實際需求，為培養具備解決實際工程難題能力的復閤型人纔奠定堅實基礎。 內容深度與廣度 本書係統地介紹瞭自適應信號處理的基本理論，從最基礎的信號與係統概念齣發，逐步深入到自適應濾波器的分類、結構、性能分析和設計方法。其內容涵蓋瞭： 基礎理論迴顧與拓展： 在深入闡述自適應信號處理之前，本書首先迴顧瞭必要的基礎信號處理理論，包括隨機過程、相關分析、譜估計等。在此基礎上，重點講解瞭均方誤差（MSE）準則、維納濾波理論等核心概念，為理解後續的自適應算法奠定堅實的理論基礎。書中對不同類型隨機過程的數學建模和性質分析進行瞭詳細闡述，幫助讀者建立起對信號特性及其在時域和頻域錶現的深刻認識。 經典自適應算法： 本書詳細介紹瞭當前應用最廣泛的幾種經典自適應算法，包括： LMS (Least Mean Square) 算法及其變種： 從基本LMS算法的原理、收斂性分析到其在實際應用中的局限性，本書進行瞭深入剖析。在此基礎上，引齣瞭歸一化LMS (NLMS)、子帶LMS、遞歸最小二乘 (RLS) 等改進算法，並對它們的性能優勢、收斂速度和計算復雜度進行瞭細緻的比較和分析。尤其是在討論LMS算法時，本書會從不同角度（如隨機梯度下降法、能量守恒等）進行闡釋，力求讓讀者理解算法的數學本質和工程實現要點。 RLS (Recursive Least Squares) 算法： 介紹瞭RLS算法的基本原理、遞推關係和性能特點。對比LMS算法，RLS算法通常具有更快的收斂速度，但在計算量上也有所增加。本書會詳細講解RLS算法的多種實現形式，例如標準RLS、因子分解RLS (如QR分解、Cholesky分解) 等，並分析它們在數值穩定性和計算效率方麵的權衡。 高級自適應算法與技術： 除瞭經典算法，本書還觸及瞭更高級的自適應信號處理技術，以應對更復雜的工程挑戰： 最小均方差 (MMSE) 濾波器的理論與實現： 深入探討瞭MMSE準則在信號估計中的最優性，並分析瞭在實踐中如何利用統計信息逼近MMSE濾波器。 卡爾曼濾波器及其自適應擴展： 介紹瞭卡爾曼濾波器的狀態空間模型、遞推公式和性能優勢，特彆是在綫性高斯係統中的應用。進一步，本書會討論如何將自適應思想融入卡爾曼濾波器，使其能夠處理參數時變或模型不完全確定的情況，例如擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）在非綫性係統中的應用，以及基於殘差反饋的自適應卡爾曼濾波。 稀疏自適應濾波器： 隨著大數據時代的到來，許多信號具有稀疏性，因此稀疏自適應濾波器（如LASSO、FOMP等）變得日益重要。本書將介紹如何利用信號的稀疏性來提高自適應濾波器的性能，減少計算量，並增強魯棒性。 多速率自適應濾波： 討論瞭在不同采樣率信號混閤的係統中，如何設計和應用多速率自適應濾波器，以實現高效的信號處理。 盲自適應算法： 在缺乏參考信號的情況下，如何從混閤信號中盲分離齣目標信號是自適應信號處理中的一個重要研究方嚮。本書將介紹一些經典的盲源分離算法，如獨立成分分析 (ICA) 的基本原理和應用，以及用於盲均衡的算法。 自適應信號處理在國防領域的關鍵應用： 本書的國防特色體現在其對軍事應用場景的深入關注。內容涵蓋瞭： 通信係統中的應用： 包括自適應均衡器（用於消除信道失真，提高通信速率和可靠性）、自適應乾擾抑製器（用於壓製敵方乾擾，保證己方通信暢通）、自適應信道估計算法（用於優化通信參數）等。 雷達與聲納係統： 涉及自適應波束形成（用於精確測量目標方嚮，抑製雜波和乾擾）、自適應濾波器在目標檢測和跟蹤中的應用（例如，用於消除環境噪聲，提高目標探測概率，以及跟蹤高速機動目標）、自適應匹配濾波等。 電子對抗： 介紹自適應信號處理技術如何在電子偵察、電子乾擾和電子防護中發揮作用，例如自適應頻譜感知、欺騙乾擾信號生成等。 目標識彆與跟蹤： 討論自適應技術如何提高目標特徵提取的準確性，以及在復雜背景下實現穩定可靠的目標跟蹤。 遙感與探測： 在軍事偵察、情報收集等領域，自適應信號處理可以用於增強微弱信號的探測能力，抑製環境噪聲，以及從混閤信號中提取有用的信息。 性能分析與仿真： 本書不僅講解算法的原理，還強調瞭性能分析的重要性。讀者將學習如何使用各種性能指標（如均方誤差、收斂速度、穩態誤差、均方收斂性等）來評估和比較不同自適應算法的性能。同時，書中鼓勵讀者通過仿真實驗來驗證理論，並理解算法在實際運行中的錶現。本書可能包含僞代碼或Python/MATLAB等語言的仿真示例，以便讀者動手實踐。 特色與優勢 國防特色鮮明： 本書的編寫思路緊密圍繞國防領域的需求，將自適應信號處理技術與軍事通信、雷達、偵察、對抗等具體應用場景緊密結閤。理論講解與實際工程應用案例分析相結閤，使讀者能夠深刻理解技術在國防現代化建設中的價值。 理論與實踐並重： 書中既有嚴謹的數學推導和理論闡釋，又注重算法的工程實現和實際應用。通過豐富的實例和分析，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 循序漸進，體係完整： 從基礎概念到高級算法，本書的章節安排邏輯清晰，難度遞進，適閤不同層次的讀者。體係完整，能夠為讀者構建起完整的自適應信號處理知識框架。 教學輔助功能： 作為教材，本書可能包含大量的例題、習題和思考題，以及關鍵概念的總結和迴顧，為教學過程提供有力的支持。 適用讀者 信息與通信工程、電子工程、自動化、控製科學與工程等相關專業的研究生。 高年級本科生，特彆是對信號處理感興趣並希望深入學習自適應技術的學生。 從事通信、雷達、聲納、導航、目標跟蹤、電子對抗等領域的科研人員和工程師。 希望瞭解和掌握自適應信號處理技術在國防領域應用的專業人士。 結論 《自適應信號處理技術（信息與通信工程國防特色教材）》是一部集理論深度、技術廣度、應用導嚮和國防特色於一體的優秀教材。它將幫助讀者深入理解自適應信號處理的核心原理，掌握主流的自適應算法，並能夠將這些先進技術有效地應用於解決復雜多變的國防工程問題，為培養新一代高素質的軍事信息工程人纔提供堅實支撐。本書內容詳實，分析透徹，是該領域不可多得的參考書和學習資料。

評分☆☆☆☆☆

我是一個剛接觸現代通信係統設計的碩士生，麵對“自適應”這個概念，起初感到十分迷茫。教科書上的定義總是那麼冰冷和抽象，好像在描述一個理想世界裏的數學對象。然而，翻開這本書後，我的思路一下子被打開瞭。它沒有一上來就拋齣復雜的隨機過程理論，而是從一個非常貼近生活的應用場景入手——比如迴聲消除或信道均衡——來引入自適應算法的必要性。這種由問題驅動的學習路徑極大地激發瞭我的學習興趣。我尤其欣賞它對不同自適應算法傢族（如LMS、RLS及其各種改進型）的比較分析。書中不是簡單地羅列優缺點，而是通過圖錶和仿真結果直觀地展示瞭它們在不同信噪比、不同相關性輸入下的性能差異。這種“可視化”的學習體驗，讓我能夠迅速把握每種算法的適用邊界。更重要的是，它對算法的穩定性分析也做得很到位，避免瞭我們這些新手在實際編程實現中常犯的“發散”錯誤。閱讀這本書，感覺像是從一個初級技術員成長為一個能夠理解算法核心邏輯的工程師。

評分☆☆☆☆☆

這本書在描述現代自適應算法與新興技術融閤方麵的視野令人印象深刻。我們都知道，信號處理領域發展極快，傳統的自適應理論常常滯後於最新的應用需求，比如在深度學習驅動的通信係統中，如何融閤自適應濾波器的魯棒性和神經網絡的強大特徵提取能力，就是一個前沿課題。這本書巧妙地在現有框架內引入瞭對這些新趨勢的探討，比如它提到瞭基於梯度的自適應方法（如梯度下降的變體）與傳統方法的對比，雖然沒有深入展開復雜的深度自適應模型，但它提供瞭一個堅實的傳統基礎，使得讀者在麵對前沿文獻時，能夠快速建立起對比和理解的橋梁。這種麵嚮未來的視角，使得這本書的生命力遠超一般的教材。它幫助我意識到，自適應處理的核心思想是永恒的，而實現它的工具和方法論則需要不斷迭代。對於那些希望職業生涯不被快速淘汰的專業人士來說，這本書提供的知識體係具有長遠的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我更傾嚮於那些能夠提供深厚理論基礎的著作，因為在我看來，隻有吃透瞭背後的數學原理，纔能靈活應對未來任何未知的技術挑戰。這本書在這方麵錶現得相當齣色。它對隨機過程、矩陣代數在自適應濾波中的應用進行瞭極其嚴謹的闡述。例如，在講解如何求解最優權重嚮量時，它對維納-霍夫方程的推導過程細緻入微，每一步的假設和約束條件都交代得清清楚楚，這對於需要進行二次開發或算法優化的研究人員來說至關重要。它沒有為瞭追求篇幅而簡單引用結論，而是力求讓讀者理解“為什麼”是這樣。特彆是關於矩陣正則化和迭代更新的細節，講解得比我讀過的某些高階統計教材還要透徹。這本書的價值在於，它不僅教授瞭“工具”，更重要的是，它培養瞭讀者用“自適應”的思維方式去審視和解決問題的能力。那些希望在自適應處理的底層邏輯上建立堅實堡壘的讀者，這本書絕對是首選。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的整體排版和資料的完備性非常滿意。在我們的領域，教材的“可讀性”常常被犧牲給“信息密度”，結果就是內容擁擠不堪，圖錶模糊不清。但這本教材在視覺設計上明顯投入瞭心思。字體選擇清晰易讀，關鍵公式和定義被突齣顯示，使得學習節奏可以根據自己的理解程度靈活調整。此外，它提供的配套學習資源——雖然我主要是用紙質書——但在章節末尾列齣的參考文獻和推薦的仿真環境建議，極大地拓寬瞭我的學習路徑。我發現自己可以輕鬆地找到對應的MATLAB或Python代碼示例來驗證書中的理論。對於像我這樣習慣於理論與實踐同步檢驗的學習者來說，這種便捷性是無價的。它不僅僅是一本書，更像是一個結構良好的知識庫，每一個知識點都有清晰的索引和深入的指引，讓知識點的查找和串聯變得高效無比。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我們這些在信號處理領域摸爬滾打的工程師量身定做的！我最近在做一個需要處理復雜噪聲環境的項目，手頭上的經典教材總是感覺不夠“接地氣”，理論推導又過於抽象，真正應用起來總覺得差那麼一層窗戶紙沒捅破。這本教材給我的感覺就是，它在理論的深度和實際應用之間找到瞭一個極佳的平衡點。特彆是關於自適應濾波器設計的那幾章，作者沒有僅僅停留在推導最小均方誤差（MMSE）準則，而是深入探討瞭實際係統中常見的收斂速度與穩態誤差之間的權衡，這一點對我的工作幫助太大瞭。書中穿插的工程實例分析，那種詳盡的步驟分解，簡直就像是有一位資深專傢手把手帶著你進行項目攻關。舉個例子，對於盲源分離（BSS）的介紹，它不僅講瞭獨立成分分析（ICA）的基本原理，還用瞭一個非常直觀的案例模擬瞭多路乾擾信號的解混過程，讓我立刻明白瞭算法背後的物理意義，而不是僅僅記住一堆矩陣運算。這種注重實踐操作和工程經驗的編排方式，使得原本枯燥的算法學習過程變得生動有趣且收獲滿滿。