自适应信号处理技术(信息与通信工程国防特色教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

白冰 著

图书标签:

• 信号处理
• 自适应滤波
• 信息与通信工程
• 国防教材
• 数字信号处理
• 滤波算法
• 系统辨识
• 通信工程
• 自适应系统
• 现代信号处理

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564023836

商品编码：29692799240

包装：平装

出版时间：2010-05-01

基本信息

书名:自适应信号处理技术(信息与通信工程国防特色教材)

：38.00元

售价：27.7元,便宜10.3元,折扣72

作者:白冰

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2010-05-01

ISBN：9787564023836

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

内容提要

　　《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*准则方面看，本书主要涉及小均方误差准则和小二乘准则，在自适应非线处理中，结合实际需要，也涉及小均方误差准则。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、小均方自适应算法、改进型的小均方算法、小均方误差线性预测及自适应格型滤波、线性小二乘滤波、小二乘横向滤波自适应算法、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

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　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　小均方自适应算法
3．1　陡下降法
3．1．1　陡下降法的基本思想
3．1．2　小均方误差陡下降法
3．2　牛顿法
3．2．1　牛顿法的基本思想
3．2．2　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 小均方误差线性预测及自适应格型算法
第6章　线性小二乘滤波
第7章　小二乘横向滤波自适应算法
第8章　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
0章 自适应信号处理的应用
1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

作者介绍

文摘

序言

《现代通信系统中的自适应滤波理论与应用》 内容概要： 本书深入探讨了自适应滤波在现代通信系统中的关键作用及其背后的理论基础与实践应用。随着通信技术的飞速发展，信号的复杂性、环境的动态变化以及对通信质量的严苛要求，使得传统固定滤波器在许多场景下已无法满足需求。自适应滤波以其能够实时跟踪信号统计特性的变化，动态调整滤波器参数以达到最优性能的独特优势，在诸如噪声抑制、信号均衡、干扰消除、信道建模以及系统识别等领域展现出强大的生命力。 本书的编写旨在为读者提供一个全面而深入的自适应滤波知识体系，从基本概念到高级算法，从理论推导到工程实现，力求做到既有严谨的学术深度，又具备鲜明的工程实践指导意义。内容涵盖了自适应滤波器的基本结构、核心原理、主要的算法及其改进，并重点阐述了这些技术在现代通信系统各关键环节的应用实例。 章节内容详述： 第一部分：自适应滤波理论基础 第一章：引言与背景 通信系统面临的挑战： 详细阐述现代通信系统所面临的各种信号失真和干扰问题，例如信道衰落、多径效应、非线性失真、环境噪声、以及同频干扰等。分析这些问题对通信系统性能（如误码率、信噪比、数据吞吐量）的负面影响。 滤波器的作用与局限性： 回顾传统固定滤波器的基本原理、设计方法以及在特定场景下的优越性。同时，深入分析固定滤波器的不足之处，即其参数在信号统计特性变化时无法及时调整，导致性能下降甚至失效。 自适应滤波器的概念与优势： 引入自适应滤波器的核心思想：能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以期在任意时刻都能实现最优滤波性能。强调其动态适应性、鲁棒性以及在复杂和时变环境下的巨大优势。 自适应滤波器的基本结构： 介绍自适应滤波器的通用框图，包括输入信号、期望响应信号、滤波器本身（通常为FIR或IIR结构）、误差信号以及自适应算法。清晰地解释各部分的功能及其相互作用。 第二章：自适应滤波器的数学模型与性能指标 滤波器模型： 详细介绍有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）自适应滤波器的数学表达式。对于FIR滤波器，重点关注其权系数向量；对于IIR滤波器，讨论其前向和反馈系数。 性能指标： 定义并深入分析自适应滤波器的关键性能指标，包括： 最小均方误差（MMSE）： 解释MMSE准则作为设计目标的重要性，及其与信号统计特性的关联。 均方误差（MSE）： 详细推导MSE的表达式，并分析其与滤波器参数的关系。 收敛性： 探讨自适应算法的收敛速度、稳态误差以及影响收敛性的因素（如步长、信号特征值等）。 跟踪能力： 定义跟踪能力，并分析在时变信号环境中，滤波器跟踪信号统计特性变化的能力。 信号的统计特性： 讨论平稳随机过程、非平稳随机过程的概念，以及自适应滤波算法对信号统计特性的依赖。介绍如何利用输入信号的自相关函数（ACF）和互相关函数（CCF）来理解和分析滤波器的性能。 第三章：经典自适应滤波算法 最小均方（LMS）算法： 基本原理： 详细推导LMS算法的更新方程，解释其通过梯度下降法迭代更新滤波器权值以最小化瞬时均方误差的机制。 算法推导与分析： 从数学上推导LMS算法的迭代公式，并分析其优点（简单、计算量小、易于实现）和缺点（收敛速度相对较慢、存在稳态误差）。 步长（μ）的选择： 深入讨论步长参数对LMS算法收敛速度、稳定性和稳态误差的影响，以及合理的选择范围和方法。 变步长LMS算法： 介绍一些改进的LMS算法，例如基于误差信号大小动态调整步长的方法，以平衡收敛速度和稳态误差。 归一化LMS（NLMS）算法： 原理与优势： 解释NLMS算法如何通过归一化输入信号的能量来提高LMS算法的鲁棒性，使其在不同输入信号幅度下具有更稳定的收敛性能。 算法推导与分析： 给出NLMS算法的更新方程，并分析其相对于LMS算法的改进之处。 递归最小二乘（RLS）算法： 基本原理： 介绍RLS算法的核心思想，即通过求解加权最小二乘问题来更新滤波器权值，其目标是最小化过去一定时间窗口内的加权误差。 算法推导与分析： 详细推导RLS算法的矩阵形式和标量形式的更新方程，分析其优点（收敛速度快、稳态误差小）和缺点（计算复杂度高、需要存储历史数据）。 遗忘因子（λ）的选择： 讨论遗忘因子对RLS算法跟踪能力和稳态性能的影响。 其他相关算法简介： 简要介绍一些其他重要的自适应算法，如QR分解RLS、Kalman滤波器在自适应滤波中的应用等。 第二部分：自适应滤波在通信系统中的应用 第四章：自适应噪声抵消（ANC） ANC系统模型： 详细介绍ANC系统的基本框图，包括主输入通道（包含期望信号和噪声）和参考输入通道（包含与主输入噪声相关的参考噪声）。 ANC应用场景： 语音增强： 在嘈杂环境中提取清晰语音信号，提高语音通信的可懂度。 音频信号处理： 消除音乐、工业噪声等不期望的声音。 生物医学信号处理： 滤除生理信号中的干扰，如心电图（ECG）中的肌电干扰。 LMS/NLMS在ANC中的应用： 详细阐述如何使用LMS或NLMS算法来求解ANC滤波器，以生成与参考噪声相似的信号，并将其从主输入信号中减去，从而达到抵消噪声的目的。 RLS在ANC中的应用： 分析RLS算法在ANC应用中可能带来的性能提升（如更快的收敛速度）。 第五章：自适应均衡器 通信信道模型与均衡需求： 详细描述通信信道引起的失真，如码间串扰（ISI）和幅度衰减，解释这些失真如何导致接收到的信号难以被正确判决。 均衡器的作用： 介绍均衡器作为接收端滤波器，旨在补偿信道对信号的扭曲，使接收信号尽可能恢复原样。 自适应均衡器的类型： casamento均衡器（Tap-delay line equalizer）： 介绍基于FIR滤波器的均衡器结构。 其他结构： 简要提及IIR均衡器等。 LMS/NLMS/RLS在均衡中的应用： 学习模式（Training Mode）： 解释通过发送已知训练序列来初始化均衡器参数。 跟踪模式（Tracking Mode）： 介绍在实际数据传输过程中，利用接收信号的统计特性（如决策反馈）来实时调整均衡器参数。 DDLMS/DDNLMS/ADALINE等算法： 介绍一些专门用于均衡的改进算法。 实际应用案例： 讨论在DSL、ADSL、Wi-Fi、移动通信等系统中的均衡应用。 第六章：自适应干扰消除 干扰模型： 描述通信系统中常见的干扰类型，如同频干扰、邻道干扰、交调干扰等。 干扰消除原理： 介绍利用自适应滤波器对干扰信号进行建模，并将其从接收信号中减去，以提高信号的信干比（SIR）。 自适应滤波器在干扰消除中的实现： 单用户干扰抑制： 针对特定干扰源进行消除。 多用户干扰抑制（MUI）： 在CDMA系统中，利用自适应滤波器抑制来自其他用户的干扰。 自适应波束形成： 在阵列天线系统中，通过自适应波束形成技术，抑制来自特定方向的干扰，同时增强期望信号的方向。 算法选择与优化： 分析在不同干扰场景下，LMS、RLS等算法的适用性和性能。 第七章：自适应信道辨识与建模 信道辨识的必要性： 解释在通信系统中，准确建模信道特性对于系统设计、性能优化以及后续信号处理（如均衡、解码）至关重要。 自适应信道辨识方法： 基于训练序列的辨识： 利用发送的训练序列估计信道冲激响应。 盲辨识（Blind Channel Identification）： 在无训练序列的情况下，仅依靠接收到的信号来辨识信道，例如利用信号统计特性（如高阶统计量）或判决反馈。 自适应滤波器在信道辨识中的应用： 介绍如何使用LMS、RLS等算法构建信道估计算法，包括FIR和IIR信道模型。 应用举例： 在OFDM系统中进行信道估计，用于相干解调。 第八章：自适应滤波器在其他通信领域的应用 自适应回声消除（AEC）： 在电话会议、VoIP系统中，消除远端信号在本地回声路径上产生的回声，提高通话质量。 自适应语音编码： 根据语音信号的统计特性，动态调整编码参数，以在保证一定音质的前提下实现更高的压缩率。 自适应调制解调（AMC）： 根据信道条件动态选择最优的调制解调方式，提高频谱效率和系统性能。 软件定义无线电（SDR）中的自适应滤波： 强调SDR框架下，自适应滤波技术如何实现无线电系统的灵活性和智能化。 第三部分：高级主题与未来发展 第九章：基于神经网络的自适应滤波器 神经网络在信号处理中的兴起： 介绍神经网络（特别是深度学习）在处理复杂非线性问题上的优势。 神经网络作为自适应滤波器： 讨论如何将神经网络结构（如MLP、RNN、CNN）应用于自适应滤波任务，例如作为权值更新的决策单元。 相关算法介绍： 简要介绍一些基于神经网络的自适应算法，如BP算法、RNN的训练等。 优势与挑战： 分析神经网络在处理高度非线性、时变信号方面的潜力，以及其计算复杂度高、训练困难等挑战。 第十章：自适应滤波的性能分析与优化 统计性能分析： 深入研究不同自适应算法在不同信号模型下的理论收敛速度、稳态误差、跟踪能力等，为算法选择和参数设计提供理论依据。 计算复杂度分析： 对比不同算法的计算量，指导在资源受限环境下的算法选择。 硬件实现考虑： 讨论在实际硬件平台（如DSP、FPGA）上实现自适应滤波器的挑战与优化策略。 性能优化技术： 总结各种提高自适应滤波器性能的方法，如数据预处理、多速率滤波、并行处理等。 第十一章：未来发展趋势 深度学习与自适应滤波的融合： 展望深度学习在自适应滤波领域的进一步应用，例如端到端的信号处理系统。 机器学习与优化理论的结合： 探讨更高级的机器学习技术如何应用于自适应滤波器的设计和优化。 面向大规模、复杂通信网络的自适应技术： 讨论在5G/6G、物联网等场景下，对自适应滤波提出的新需求和挑战。 绿色通信与能效优化： 探讨如何在实现高性能的同时，降低自适应滤波器的能耗。 本书特点： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导和理论分析，又结合了大量实际通信系统应用案例，帮助读者将理论知识转化为工程实践能力。 内容全面深入： 覆盖了自适应滤波器的基础理论、经典算法、主流应用以及前沿技术，适合不同层次的读者。 结构清晰，逻辑性强： 章节之间过渡自然，由浅入深，便于读者系统地学习和掌握知识。 注重工程实现： 许多章节会讨论算法的计算复杂度、硬件实现等工程化问题，为实际开发提供参考。 本书旨在成为通信工程领域研究生、高年级本科生以及相关领域研究人员和工程技术人员的宝贵参考资料。通过阅读本书，读者将能够深入理解自适应滤波器的原理，掌握其在现代通信系统中的应用方法，并为解决实际通信工程问题提供有力的理论和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一场与作者思维的深度对话。作者的叙事风格非常独特，他似乎总能预判到读者在哪个环节可能会产生疑惑，并在那个点上提供一个清晰的解释或者一个反直觉但正确的视角。我记得在讲解到LMS算法的收敛速度和稳态误差之间的矛盾时，作者没有简单地给出固定的结论，而是通过一个动态调整步长参数的例子，形象地说明了这种内在的权衡艺术。这种深入浅出的讲解方式，让很多原本枯燥的数学公式焕发了生命力。此外，书中对于历史发展脉络的梳理也做得非常到位，它让你明白，今天的这些先进技术并非凭空出现，而是前人不断试错、不断优化的结果。了解了这些背景，我们在使用这些工具时，也会更加敬畏和谨慎。我发现自己不仅仅是在学习“怎么做”，更是在理解“为什么这样做会更好”。这种深层次的理解，是那种走马观花式的阅读无法企及的。

评分☆☆☆☆☆

从应用的角度来看，这本书的实用性极强，它不仅停留在理论的象牙塔里，而是非常贴近工程实际的需求。我发现书中提到的一些优化技巧和对常见陷阱的警示，对于实际项目中的排雷非常有帮助。比如，书中详细讨论了量化噪声对自适应滤波器性能的影响，并给出了几种降低这种影响的有效策略。这在我前段时间调试一个嵌入式DSP项目中起到了关键作用，当时我们一直找不到系统噪声的来源，最终还是从书中找到的线索，才定位到是ADC的量化误差导致的。这种“预警式”的知识传递，体现了作者深厚的行业经验。它教你的不只是如何搭建一个完美的模型，更重要的是如何面对现实世界中那些不完美因素的挑战。这本书无疑为我提升了解决复杂信号处理问题的信心和能力，绝对是一本值得反复研读的案头宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版质量和印刷精度简直无可挑剔，对于理工科教材来说，这一点非常重要。很多技术书籍，尤其是涉及大量复杂数学符号和矩阵运算的，如果纸张不好或者印刷模糊，阅读体验会大打折扣。但这本书的纸张厚实，油墨清晰，即便是那些复杂的希腊字母和上下标，看起来也丝毫不费力。光标在书页上滑动时，能感受到一种阻尼感，非常舒适。而且，书中的公式编号和章节引用都做得非常规范，当我需要回顾某个特定公式时，能够迅速定位。这不仅仅是制作工艺上的精良，更反映出出版方对知识传播的尊重。毕竟，再好的内容，如果呈现方式不佳，也会影响读者的吸收效率。对于需要长时间伏案阅读和参考的专业人士来说，这种高标准的物理载体，无疑是提升学习效率的有力保障。我甚至觉得，这本书本身就是一件值得收藏的工艺品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有意思，那种深沉的蓝色调搭配着清晰的白色字体，一下子就给人一种专业且严谨的感觉。我本来对这个领域了解不多，只是因为工作需要才开始接触，抱着试一试的心态买了这本书。拿到手后，首先就被它的厚度和分量感所折服，这感觉就像是捧着一本经过时间沉淀的经典著作。随便翻开几页，里面的公式和图表布局都很规整，看得出来作者在排版和内容组织上花了很多心思。特别是那些算法的推导过程，虽然看着复杂，但讲解的逻辑性极强，让人感觉每一步都是水到渠成的。我最欣赏的是它没有那种生硬的教科书腔调，而是用一种相对平易近人的方式来引导读者进入这个看似高深的领域。对于我这种跨界学习的人来说，这种引导至关重要，它让我没有一开始就被那些晦涩的数学语言吓跑，而是能慢慢沉浸其中，去理解背后的原理。这本书给我的第一印象，就是它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时，为你指明方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我之前读过几本相关的入门书籍，但总觉得它们要么过于侧重理论推导，缺乏实际应用的连接；要么就是过于强调应用案例，却把理论基础讲得含糊不清。而这本恰好找到了一个绝佳的平衡点。它对于比如卡尔曼滤波、最小二乘法这些核心概念的阐述，既有扎实的数学基础支撑，又结合了现代通信系统中常见的具体场景进行说明，比如雷达信号处理或者信道均衡。我特别留意了其中关于“鲁棒性设计”的那一章节，作者的处理方式非常细腻，他没有停留在概念层面，而是展示了在噪声环境和模型不确定性下，不同自适应算法性能的差异和权衡。这对我解决手头上的一个实际项目中的抖动问题提供了全新的思路。书中的例子往往会附带详细的仿真结果图，这些图表的数据支持非常充分，让人信服，也方便我们对照自己的实验结果进行调试和验证。可以说，这本书的价值远不止于书本知识的传授，它更像是一本实战手册，指导你如何在真实世界的复杂系统中应用这些尖端技术。