自适应信号处理（英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 威德罗，[美] 斯特恩斯 著

图书标签:

• 信号处理
• 自适应滤波
• 数字信号处理
• 通信
• 控制系统
• 机器学习
• 优化算法
• 雷达
• 声学
• 图像处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111239185

版次：1

商品编码：10297635

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经典原版书库

开本：16开

出版时间：2008-05-01

用纸：胶版纸

页数：474

正文语种：中文，英文

内容简介

《自适应信号处理（英文版）》是自适应信号处理方面的一部经典著作，系统介绍了自适应信号处理的原理、算法和结构及其在各个领域的应用。《自适应信号处理（英文版）》既有理论分析，又有物理概念阐述，核心内容是自适应线性组合器、LMS算法、自适应模拟与系统辨识、自适应控制系统、自适应波束形成器的分析。《自适应信号处理（英文版）》要求读者具备工程和数学方面的基础知识，并具有编写和运行计算机程序的能力。
《自适应信号处理（英文版）》特色：
·从特定工程系统的特性或特征引入自适应的概念；
·描述一种可用于分析所有自适应系统的几何“性能表面”；
·包含性能表面梯度估值的统计分析，以及各种搜索方法的比较；
·介绍了LMS算法与线性组合器以及其他自适应算法和结构，如序贯回归算法与自适应格型滤波结构等；
·涵盖了自适应信号处理的主要应用；
·介绍了自适应模拟与自适应逆模拟，及其在通信和控制领域的应用；
·包含了自适应干扰对消；
·介绍了自适应阵和波束形成。

作者简介

作者：(美国)斯坦福大学 (美国)新墨西哥大学

目录

LIST OF SYMBOLS
part 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

精彩书摘

Bernard Widrow毕业于麻省理工学院，斯坦福大学电子工程系教授。他的主要研究兴趣包括自适应信号处理、自适应控制系统和自适应神经网络。除本书外，他还与他人合著了《Adaptive Inverse Control》一书。

前言/序言

《自适应信号处理（英文版）》：拨开迷雾，洞悉信号的智慧之舞 在现代科学技术的浩瀚图景中，信号无处不在，它们是信息传递的载体，是系统运行的脉搏，更是理解和掌控复杂世界的钥匙。然而，现实世界中的信号往往被噪声、干扰所扭曲，其自身的统计特性也可能随时间而变化，这使得直接对其进行精确的分析和处理成为一项艰巨的挑战。正是在这样的背景下，“自适应信号处理”应运而生，成为一门至关重要的学科，它赋予了信号处理系统“学习”和“适应”的能力，使其能够从不确定和动态的环境中提取出有价值的信息。 本书，《自适应信号处理（英文版）》，正是深入探索这一迷人领域的权威之作。它并非简单罗列算法，而是以严谨的理论框架为基石，辅以直观的数学推导和丰富的工程实例，为读者构建起一个系统、深入的学习路径。本书旨在引领读者理解自适应信号处理的核心思想，掌握其关键技术，并能够将其灵活应用于各种实际问题。 核心理念：动态中的智慧，无声的进化 自适应信号处理的核心魅力在于其“自适应”特性。与传统的固定算法不同，自适应算法能够根据实时观测到的数据，不断调整自身的参数，以最小化某种代价函数（通常是误差信号的均方值）。这种“学习”和“进化”的过程，使得自适应系统能够有效应对信号统计特性的时变性、系统的非线性以及未知干扰的存在。本书将深入剖析这一核心理念，从理论层面揭示自适应滤波器如何通过迭代更新，逐渐逼近最优解，从而实现对信号的精准捕捉和优化。 理论基石：精妙的数学语言 要理解自适应信号处理的强大之处，离不开对其背后数学原理的深入洞察。本书将系统介绍支撑自适应信号处理的数学工具，包括： 随机过程理论： 信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数、互相关函数等，是理解和设计自适应算法的基础。本书将详细讲解这些概念，以及它们在信号分析中的重要性。 最优化理论： 自适应算法的核心目标是最小化某种代价函数。本书将深入探讨各种最优化方法，特别是最小均方误差（MMSE）准则，以及如何通过迭代方式找到最优解。 线性代数： 矩阵运算、特征值分解等在描述和分析自适应滤波器性能时扮演着至关重要的角色。本书将提供必要的线性代数知识，并将其应用于相关的推导。 概率论： 理解信号的随机性，分析算法的收敛性和稳定性，离不开概率论的工具。本书将循序渐进地介绍相关的概率概念。 关键算法：量身定制的解决方案 本书将重点介绍一系列经典且高效的自适应滤波算法，并对其工作原理、性能特点及适用范围进行详尽的分析。读者将有机会深入了解： 最小均方（LMS）算法及其变种： 作为最常用和最基础的自适应算法，LMS算法以其计算量小、实现简单的优点而广受欢迎。本书将从基本原理出发，详细推导LMS算法的更新方程，并深入分析其收敛性、稳态误差等关键性能指标。同时，还将探讨LMS算法的各种改进版本，如归一化LMS（NLMS）、置换LMS（RLS）等，这些变种在克服原始LMS算法的局限性方面发挥了重要作用。 递归最小二乘（RLS）算法： 相较于LMS算法，RLS算法通常具有更快的收敛速度，尤其是在信号具有强相关性的情况下。本书将详细介绍RLS算法的递推公式，并从理论和实践层面分析其优势和局限性。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 虽然卡尔曼滤波本身并非严格意义上的“自适应滤波器”，但其基于状态空间模型，能够融合测量数据和系统模型，实现对动态系统的最优估计，与自适应信号处理的理念高度契合。本书将介绍卡尔曼滤波的基本原理，并阐述其在自适应系统中的应用。 其他高级算法： 随着研究的深入，各种更先进的自适应算法也不断涌现。本书将根据其重要性和广泛性，介绍一些其他值得关注的算法，为读者提供更广阔的视野。 工程应用：理论与实践的桥梁 自适应信号处理并非空中楼阁，其强大的生命力体现在广泛的工程应用中。本书将以大量真实世界的工程案例，将抽象的理论转化为具体的解决方案，帮助读者理解自适应信号处理在以下领域的实际应用： 噪声消除（Noise Cancellation）： 从音频信号中去除背景噪声，提高语音清晰度。例如，在电话通信、助听器、麦克风阵列等场景下，自适应滤波器能够有效地分离出目标信号和噪声。 回声消除（Echo Cancellation）： 在通信系统中，特别是全双工通信中，消除由发送信号耦合到接收端产生的回声，确保通话质量。例如，在VoIP电话、视频会议系统中，回声消除是必不可少的技术。 均衡（Equalization）： 补偿通信信道引起的信号失真，恢复原始信号的形状。在无线通信、有线通信等领域，信道特性是动态变化的，自适应均衡器能够实时调整，克服信道衰落和多径效应。 自适应预测（Adaptive Prediction）： 根据历史数据预测未来信号值，用于信号压缩、故障诊断等。例如，在时间序列分析、股票价格预测等领域，自适应预测模型能够捕捉数据中的趋势和周期性。 系统辨识（System Identification）： 利用输入输出数据，辨识未知系统的模型参数。在控制系统设计、动力学建模等领域，自适应系统辨识能够帮助我们了解和控制复杂的动态系统。 谱估计（Spectral Estimation）： 在噪声环境下，利用自适应方法提高信号频谱估计的精度。 自适应波束形成（Adaptive Beamforming）： 在传感器阵列中，调整阵列权值，以增强期望信号的方向，抑制干扰信号的方向。这在雷达、声纳、无线通信等领域有着广泛应用。 学习路径：循序渐进，深入浅出 本书的编写充分考虑了不同层次读者的学习需求。从基础概念的引入，到复杂算法的推导，再到实际应用的展示，本书始终遵循循序渐进的原则。 清晰的结构： 全书被划分为逻辑清晰的章节，每一章都围绕一个核心主题展开，保证了内容的系统性和连贯性。 详实的数学推导： 对于关键算法，本书提供了详细的数学推导过程，帮助读者理解其背后的数学原理，培养严谨的逻辑思维。 直观的图示和表格： 图形和表格的应用，能够帮助读者更直观地理解抽象的概念和复杂的算法流程。 丰富的工程实例： 每一项技术或算法的学习，都辅以相应的工程案例，让读者能够看到理论知识在实际问题中的应用价值。 思考题和练习： 每章末的思考题和练习，旨在巩固读者的理解，并鼓励他们进行更深入的探索。 目标读者： 本书适用于广泛的读者群体，包括但不限于： 通信工程、电子工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生和研究生： 为他们提供系统、扎实的自适应信号处理理论基础。 从事信号处理、通信、控制、机器学习等领域的工程师和研究人员： 为他们提供解决实际问题的工具和方法。 对自适应系统和智能信号处理感兴趣的科研人员： 引导他们进入这一充满活力和创新前沿的领域。 结语： 《自适应信号处理（英文版）》不仅是一本技术手册，更是一扇通往理解动态世界奥秘的窗口。通过深入学习本书，读者将不仅掌握一套强大的信号处理工具，更能培养出一种“适应性思维”，学会如何在不确定和变化的环境中，寻找到隐藏的规律，提取有价值的信息，从而在各自的领域中取得突破。这本书将引领您踏上一段激动人心的求知之旅，拨开信号处理的层层迷雾，洞悉信号在动态世界中那智慧而迷人的舞蹈。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《自适应信号处理》（英文版），我的第一感觉是它的结构安排非常合理。我一直觉得，学习一门复杂的技术，逻辑清晰的体系是至关重要的。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，逐步深入，引导读者建立起完整的知识框架。我期待书中能够详细介绍自适应信号处理的基本概念，比如什么是“自适应”的含义，它与固定滤波器有何区别，以及为什么在很多实际问题中，自适应方法是不可或缺的。我希望作者能够深入浅出地讲解自适应滤波器的核心组成部分，包括输入信号、期望信号、误差信号以及滤波器本身，并解释它们之间的相互作用。更重要的是，我希望书中能够详细阐述各种自适应算法的原理，例如最小均方误差（LMS）算法，包括其迭代过程、更新规则以及影响收敛速度的因素。同时，我也对递归最小二乘（RLS）算法等更复杂的算法感兴趣，希望书中能够对其进行详细的数学推导和性能分析。另外，我希望这本书能够包含不同应用场景的案例分析，比如在通信系统中用于信道均衡，在音频处理中用于回声消除，在生物信号处理中用于去除噪声等。这些实际应用能够帮助我更直观地理解自适应信号处理的强大能力，并为我未来的研究和工程实践提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应信号处理》（英文版）的书，我拿到的时候就觉得沉甸甸的，仿佛握住了知识的重量。书页泛着淡淡的油墨香，触感细腻，装帧也颇为考究。我一直对信号处理领域有着浓厚的兴趣，特别是其在现代科技中的广泛应用，从通信、雷达到生物医学，无处不见其身影。然而，对于“自适应”这个概念，我之前的理解一直比较模糊，总觉得它是一种更深层次、更具智能化的处理方式，但具体如何实现，又有哪些理论支撑，却缺乏系统性的认识。我希望能在这本书中找到清晰的解答，了解自适应滤波器的基本原理，它们是如何根据输入信号的特性动态调整自身参数的，以及在不同场景下，如何选择和设计合适的自适应算法。我尤其关注书中是否会深入探讨一些经典的自适应算法，比如LMS、RLS等，它们是如何在数学层面推导出来的，以及它们的收敛性、稳定性和计算复杂度等方面的优劣势。当然，我也期待书中能通过丰富的实例，展示这些理论知识如何在实际工程中落地，例如在噪声消除、均衡器设计、信道估计等方面，这些应用场景的介绍，对于我理解抽象理论有着至关重要的作用。我希望这本书能够不仅仅停留在理论的层面，更能提供一些实践的指导，甚至是一些代码示例，帮助我更好地掌握这一技术。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的堆砌，更应该是思想的启迪。这本《自适应信号处理》（英文版）给我的初步印象是，它似乎致力于引导读者跳出固有的思维模式，去拥抱更具动态和智能化的信号处理方法。我希望书中能够深入探讨自适应信号处理的理论基础，不仅仅是停留在算法的表面，而是去理解其背后的数学原理和统计学基础。我尤其期待能够看到关于“信号模型”和“性能度量”的详细阐述，因为这直接关系到自适应算法的选择和优化。例如，书中是否会讨论不同类型的信号模型（如平稳信号、非平稳信号）对自适应算法性能的影响？以及如何选择合适的性能度量（如均方误差、信噪比）来评估算法的优劣？我希望书中能够提供一些关于自适应算法设计的原则和方法，不仅仅是介绍现有的算法，而是能够教会读者如何根据具体问题来设计或改进算法。此外，我还对自适应算法的收敛性和稳定性分析非常感兴趣，希望书中能够提供严谨的数学证明和直观的解释，让我能够理解算法在不同条件下是否能够稳定工作。最后，我希望书中能够展望自适应信号处理在未来的一些发展方向，例如与机器学习、深度学习的结合，这对于我把握技术前沿非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《自适应信号处理》（英文版），我的内心是充满期待的。作为一名在信号处理领域摸索多年的学习者，我一直觉得“自适应”这个词语充满了魔力，它似乎预示着一种能够“学习”和“进化”的信号处理技术。我非常希望这本书能够深入浅出地解析自适应信号处理的核心思想。我希望书中能够详细介绍各种经典的自适应算法，不仅仅是它们的名称，更重要的是理解它们的运作机制，例如LMS算法是如何通过梯度下降法来寻找最优滤波器权重的，以及RLS算法又是如何利用卡尔曼滤波的思想来高效地更新权重的。我更期待书中能够提供一些关于这些算法的性能分析，包括它们的收敛速度、稳健性以及在不同噪声环境下的表现。当然，我也希望书中能够包含一些实际的应用案例，比如在雷达信号处理中如何利用自适应滤波器来抑制干扰，在通信系统中如何利用自适应均衡器来补偿信道失真，以及在语音信号处理中如何利用自适应降噪算法来提高语音质量。这些具体的应用场景，能够帮助我将书本上的理论知识与实际工程问题联系起来，从而更深刻地理解自适应信号处理的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书《自适应信号处理》（英文版）拿在手里，总会让我联想到很多工程实践中的挑战。我希望这本书能够提供给我一种全新的视角来审视这些问题。我希望书中能够深入地探讨自适应信号处理在解决实际工程难题中的应用，例如在动态变化的通信环境中，如何设计自适应均衡器来保持数据传输的可靠性；在存在干扰信号的雷达系统中，如何利用自适应滤波器来有效地抑制干扰，提高目标检测的精度；以及在生物医学信号处理领域，如何设计自适应滤波器来准确地提取有用的生理信号，同时去除各种噪声。我希望书中不仅仅是罗列这些应用，而是能够深入分析在这些应用场景下，为什么需要自适应技术，以及自适应算法是如何工作的。我希望书中能够提供一些具体的算法设计思路和实现技巧，帮助我了解如何在实际系统中部署和优化自适应滤波器。此外，我也希望书中能够讨论一些更高级的话题，例如自适应算法的鲁棒性问题，如何处理非线性信号，以及如何将自适应信号处理与机器学习技术相结合，以实现更强大、更智能的信号处理系统。这样的内容，将极大地拓宽我的知识视野，并为我未来的工作提供更强的理论指导和实践参考。

评分☆☆☆☆☆

书还没来得及看 中文版的看过 不咋样 不知道英文版的如何 包装不错

评分☆☆☆☆☆

Widrow是LMS算法的作者，他的书自然也不错

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[QY]"

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内容很好，英文版的通常比翻译版讲的清楚

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Widrow是LMS算法的作者，他的书自然也不错

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