| 本书特点：
● 新增了非线性自适应滤波、子带自适应滤波、线性约束维纳滤波器、LMS算法在快速自适应实现中的行为分析以及仿射投影算法等全新的内容和研究成果 ● 用一章的篇幅对自适应IIR滤波器进行了深入讨论 ● 利用一些标准的例子进行了仿真，以便对不同算法进行验证和比较 ● 提供了大量的例题和参考文献，以帮助读者深入理解书中内容 ● 根据教学需要和读者要求，对许多推导过程进行了优化和改进 |
| Paulo S.R.Diniz：IEEE院士，曾任里约热内卢联合大学（UFJR）电子系教授。他曾获得里约热内卢州授矛的里约热内卢科学家奖，还曾获得里约热内卢联合大学研究生院授予的杰出科学家奖（2002）。从2002年开始，任美国圣母玛利亚大学电气工程系首席教授，也是芬兰赫尔辛基大学的客座教授。
杨义先：北京邮电子大学教授，信号与信息处理专业博士生导师，北京邮电大学信息安全中心主任，长江学者奖励计划特聘教授。在国内外学术刊物和会议上发表论文500余篇，其中300余篇以第一作者名义发表，50余篇进入国际四大文献索引。出版学术专著5部。担任《通信学报》主编，《电子学报》编委，《北京邮电大学学报》主编，北京邮电大学学术委员会副主任。 |
| 第1章 自适应滤波导论 1.1 引言 1.2 自适应信号处理 1.3 自适应算法介绍 1.4 应用 参考文献 第2章 自适应滤波基础 2.1 引言 2.2 信号表示 2.3 相关矩阵 2.4 维纳滤波器 2.5 线性约束维纳滤波器 2.6 均方误差曲面 2.7 偏差和一致性 2.8 牛顿算法 2.9 最陡下降算法 2.10 应用回顾 2.11 结束语 参考文献 习题 第3章 最小均方算法 3.1 引言 3.2 LMS算法 3.3 LMS算法的一些特性 3.4 非平衡环境下的LMS算法特性 3.5 举例 3.6 结束语 参考文献 习题 第4章 基于LMS的算法 4.1 引言 4.2 量化误差算法 4.3 LMS-Newton算法 4.4 归一化LMS算法 4.5 变换域LMS算法 4.6 仿射投影算法 4.7 仿真举例 4.8 结束语 参考文献 习题 第5章 传统RLS自适应滤波器 5.1 引言 5.2 RLS算法 5.3 最小二乘解的特性 5.4 在非平衡环境下的特性 5.5 仿真举例 5.6 结束语 参考文献 习题 第6章 自适应格型RLS算法 第7章 快速横向RLS算法 第8章 基于QR分解的RLS滤波器 第9章 自适应IIR滤波器 第10章 非线性自适应滤波 第11章 子带自适应滤波器 附录A LMS算法和RLS算法的量化效应 参考文献 |
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