自適應信號處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

張朝柱 等 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 自適應濾波
• 數字信號處理
• 通信工程
• 控製工程
• 機器學習
• 雷達信號處理
• 噪聲消除
• 係統辨識
• 優化算法

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564023836

版次：1

商品編碼：10344802

包裝：平裝

叢書名： 國防特色教材信息與通信工程

頁數：238

正文語種：中文

內容簡介

　　《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。從最優準則方麵看，本書主要涉及最小均方誤差準則和最小二乘準則，在自適應非綫性信號處理中，結閤實際需要，也涉及最小均方誤差準則。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、最小均方自適應算法、改進型的最小均方算法、最小均方誤差綫性預測及自適應格型濾波、綫性最小二乘濾波、最小二乘橫嚮濾波自適應算法、最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

第1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 最小均方誤差
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 最小均方自適應算法
3．1 最陡下降法
3．1．1 最陡下降法的基本思想
3．1．2 最小均方誤差最陡下降法
3．2 牛頓法
3．2．1 牛頓法的基本思想
3．2．2 最小均方誤差牛頓法
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 改進型最小均方自適應算法
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 最小均方誤差綫性預測及自適應格型算法
第6章 綫性最小二乘濾波
第7章 最小二乘橫嚮濾波自適應算法
第8章 最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
第10章 自適應信號處理的應用
第11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

前言/序言

《信號變換與分析：從時域到頻域的奧秘》 內容簡介 在現代科學技術的浪潮中，信號無處不在，它們是信息傳遞、係統運作的基石。從微小的生物電信號到浩瀚的宇宙電波，從人耳能捕捉的聲音到傳感器記錄的溫度變化，任何可量化、可觀測的物理量隨時間或空間的變化，都可以被視為一種信號。而對這些信號進行深入的理解、有效的處理與精準的分析，則是諸多學科領域嚮前發展的關鍵驅動力。《信號變換與分析：從時域到頻域的奧秘》一書，正是緻力於揭示信號世界的深刻規律，引領讀者踏上一段從混沌的原始信號齣發，探索其內在結構，直至洞悉其本質的旅程。 本書並非一本關於“自適應”概念的工具書，而是專注於信號處理中最基本、最核心的理論基石——信號的變換與分析。我們將深入淺齣地探討，如何將紛繁復雜的時域信號轉化為更易於理解和處理的頻域錶示，以及在頻域中進行的分析如何反哺我們對時域特性的洞察。本書旨在為讀者建立一個堅實的信號處理理論框架，使其能夠獨立地解決各種信號分析問題，並為進一步學習更高級的信號處理技術打下堅實的基礎。 第一篇：時域信號的基石 在開啓信號變換的旅程之前，我們必須對時域信號本身有一個清晰的認識。本書的開篇將從時域信號的定義、分類及其基本特性入手。我們將介紹連續時間信號與離散時間信號的區彆，周期信號與非周期信號的特性，能量信號與功率信號的判斷標準。通過對這些基礎概念的梳理，讀者將建立起對信號最直觀的理解。 接下來，我們將深入探討信號的基本運算，包括信號的加法、乘法、延遲、翻轉、尺度變換等。這些基本運算雖然簡單，卻是構建復雜信號和理解信號相互作用的基礎。例如，通過信號的延遲和翻轉，我們可以構造齣捲積運算的關鍵要素，而捲積運算將在後續的係統分析中扮演至關重要的角色。 此外，本書還將詳細介紹離散時間信號的采樣定理，這是連接連續世界與數字世界的橋梁。我們將深入分析奈奎斯特采樣定理的原理，解釋采樣頻率、信號帶寬之間的關係，以及過采樣和欠采樣的後果。對於欠采樣可能導緻的混疊現象，我們將進行詳細的闡述，並提供一些基本的避免混疊的策略，為後續的數字信號處理奠定基礎。 第二篇：傅裏葉變換——打開頻域之門 傅裏葉變換無疑是信號分析領域中最具革命性的工具之一。本書將以詳實的筆墨，係統地介紹傅裏葉變換的理論及其在信號分析中的應用。我們將首先介紹傅裏葉級數，用於分析周期信號的頻譜特性，理解一個周期信號是如何由一係列不同頻率的正弦和餘弦波疊加而成的。通過對傅裏葉級數的深入理解，我們將逐步過渡到更普遍的傅裏葉變換，用於分析非周期信號的連續頻譜。 本書將詳細闡述傅裏葉變換的定義、性質及其重要的應用。我們將探討傅裏葉變換的綫性性質、時移性質、頻移性質、尺度變換性質、對稱性、捲積定理等。這些性質不僅極大地簡化瞭信號分析和係統分析的過程，更揭示瞭時域和頻域之間的深刻聯係。例如，捲積定理指齣，時域上的捲積運算等價於頻域上的乘積運算，這一特性在係統響應的計算中具有不可替代的作用。 在介紹傅裏葉變換的理論的同時，本書還將重點關注其在實際中的應用。我們將通過一係列具體的例子，展示如何利用傅裏葉變換來分析信號的頻率成分，識彆信號中的噪聲，以及理解信號的帶寬限製。例如，我們將分析一個聲音信號的頻譜，從中識彆齣基頻和各種諧波，從而理解聲音的音色；我們將展示如何通過頻域分析來檢測信號中周期性的乾擾，並初步探討濾波器的基本原理。 第三篇：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 在數字信號處理領域，連續的傅裏葉變換需要被離散化，從而引齣瞭離散傅裏葉變換（DFT）。本書將清晰地介紹DFT的定義、計算方法及其與連續傅裏葉變換的關係。我們將分析DFT的周期性、對稱性等特性，並理解其在離散信號頻譜分析中的作用。 然而，直接計算DFT的計算復雜度較高，對於長序列的信號處理而言效率低下。因此，快速傅裏葉變換（FFT）算法的齣現極大地推動瞭數字信號處理的發展。本書將詳細介紹FFT算法的基本思想，包括如何將一個N點的DFT分解成多個更小的DFT，從而大幅降低計算量。我們將重點介紹 Cooley-Tukey 算法，並闡述其不同形式，如按時間抽取的FFT（DIT-FFT）和按頻率抽取的FFT（DIF-FFT）。通過詳細的推導和示例，讀者將深刻理解FFT算法的工作原理，並能夠在其研究和應用中高效地利用這一強大工具。 本書還將探討DFT和FFT在實際工程中的應用。我們將通過示例展示如何使用FFT來分析數字信號的頻譜，例如音頻信號、通信信號等。我們將解釋如何在實際中進行頻譜泄漏的校正，如何選擇閤適的窗函數來優化頻譜分析結果，以及如何利用FFT進行頻率域濾波等。 第四篇：其他重要的信號變換 除瞭傅裏葉變換及其離散版本，還有一些其他重要的信號變換工具，它們在特定的應用場景下能夠提供更深入的分析視角。本書將對這些變換進行介紹，並闡明它們的適用範圍。 拉普拉斯變換（Laplace Transform）：拉普拉斯變換是傅裏葉變換的推廣，它能夠處理更廣泛的信號，包括指數增長的信號。本書將介紹單邊拉普拉斯變換和雙邊拉普拉斯變換，並闡述其收斂域的概念。我們將重點介紹拉普拉斯變換在綫性時不變（LTI）係統分析中的應用，例如求解微分方程，分析係統的零極點，以及理解係統的穩定性。 Z變換（Z-Transform）：Z變換是離散時間信號的拉普拉斯變換的離散版本。本書將詳細介紹Z變換的定義、性質及其收斂域。我們將重點探討Z變換在離散時間係統分析中的應用，例如係統函數的錶示，零極點分析，以及係統穩定性判斷。Z變換是設計和分析數字濾波器不可或缺的工具。 小波變換（Wavelet Transform）：與傅裏葉變換隻能提供全局的頻率信息不同，小波變換能夠同時提供信號在時間和頻率上的局部信息。本書將介紹小波變換的基本概念，包括母小波、尺度函數和離散小波變換（DWT）。我們將闡述小波變換在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮等方麵的優勢，並展示一些經典的小波應用案例。 第五篇：信號的係統分析 理解信號的變換與分析，最終是為瞭更好地理解信號所經過的係統。本書的最後一部分將專注於信號與係統的關係。我們將重點介紹綫性時不變（LTI）係統的概念，並闡述其重要的性質，如疊加性和時移不變性。 我們將深入探討捲積在LTI係統分析中的核心地位。通過捲積運算，我們可以計算係統對任意輸入信號的輸齣。本書將詳細推導捲積的數學公式，並提供多種計算方法，包括圖解法和數值計算法。 此外，我們還將介紹係統函數（或傳遞函數）的概念。在頻域中，係統函數是輸入信號的傅裏葉變換與輸齣信號的傅裏葉變換之間的比值。本書將展示如何通過係統的時域衝激響應來求取其頻域係統函數，以及如何利用係統函數來分析係統的頻率響應、增益和相位特性。這將使讀者能夠從頻域的角度理解係統對不同頻率信號的處理方式，例如濾波器的作用。 結語 《信號變換與分析：從時域到頻域的奧秘》旨在為讀者提供一個全麵而深入的信號處理理論基礎。本書強調理解信號變換的本質，而非僅僅掌握算法的計算過程。通過對時域信號基礎、傅裏葉變換、DFT/FFT、其他重要變換以及信號係統分析的係統講解，讀者將能夠建立起紮實的理論功底，為解決實際工程問題，以及進一步探索更高級的信號處理技術（如自適應信號處理、譜估計、盲信號分離等）奠定堅實的基礎。本書適閤於電子工程、通信工程、控製工程、計算機科學、生物醫學工程等相關專業的學生、研究人員以及對信號處理感興趣的工程師。我們相信，通過閱讀本書，讀者將能夠真正領略信號世界的魅力，並掌握洞悉其奧秘的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《自適應信號處理技術》，我第一個念頭就是它能否填補我在機器學習與傳統信號處理之間的鴻溝。 如今，人工智能的浪潮席捲瞭各個行業，信號處理領域自然也不例外。許多新興的應用，比如智能語音助手、自動駕駛的感知係統，都離不開對復雜信號的精準理解和處理。然而，將海量數據驅動的機器學習方法與傳統的、基於物理模型或統計特性的信號處理技術有機結閤，並非易事。這本書以“自適應”為核心，似乎提供瞭一個絕佳的切入點。我非常好奇它是否會探討如何利用機器學習的思路來設計更智能、更具學習能力的自適應算法，抑或是如何將自適應信號處理的思想融入到深度學習模型的構建中。例如，在序列數據的處理上，循環神經網絡（RNN）或Transformer模型中的某些機製，是否就蘊含瞭某種形式的“自適應”思想？反之，傳統的自適應濾波器，是否可以通過引入數據驅動的優化策略，使其在模型訓練階段就能展現齣更強的泛化能力？這本書若能在這方麵有所建樹，將極大地拓寬我的技術視野，並為我在跨領域融閤的研究中提供寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的信號處理愛好者，我一直對算法的魯棒性和收斂性有著極高的關注。 在實際的工程項目中，算法的穩定性往往是決定項目成敗的關鍵因素。一個在理論上性能卓越但實際運行中容易發散或收斂緩慢的算法，是無法被接受的。因此，我對這本書中關於自適應算法的理論分析部分充滿瞭期待。我希望它能夠深入地探討各種自適應算法的收斂條件、收斂速度以及它們對噪聲、采樣誤差等實際因素的敏感性。特彆是對於一些經典的自適應濾波器，例如RLS算法，雖然其理論收斂速度快，但在實際應用中計算復雜度較高，可能存在數值穩定性問題。我希望能在這本書中找到關於這些算法在實際部署中的優化策略，以及如何通過改進算法結構或選擇閤適的正則化項來提升其魯棒性。此外，我還希望能看到書中對不同應用場景下，各種自適應算法性能的對比分析，例如在低信噪比環境下的錶現，以及在存在非綫性失真的信號處理中的適用性。這些深度的理論剖析和實證分析，將是檢驗這本書價值的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

初聞此書，便被其深邃的“自適應”二字所吸引。 作為一名在信號處理領域摸爬滾打多年的工程師，我深知在實際應用中，信號的特性往往是多變且難以預測的。無論是通信係統中的信道噪聲，還是傳感器采集的數據，都可能隨時間和環境的變化而産生顯著的波動。傳統的固定濾波器雖然在特定場景下錶現優異，但在麵對動態變化的信號時，其性能往往會大打摺扣，甚至失效。因此，能夠實時調整自身參數以匹配當前信號特徵的“自適應”技術，無疑是解決這些難題的關鍵。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇通往更高效、更魯棒信號處理世界的大門。我期待它能深入淺齣地剖析自適應算法的精髓，揭示其背後的數學原理，並詳細介紹各種經典的自適應濾波器，例如LMS、RLS等，以及它們在不同應用場景下的優化與改進。更重要的是，我希望這本書能提供豐富的實例，展示如何將這些理論知識轉化為實際可用的解決方案，例如在噪聲消除、迴聲抑製、均衡器設計等方麵的應用。這不僅是對我技術能力的提升，更是對我在復雜工程問題中尋求創新解法的有力支撐。

評分☆☆☆☆☆

對於那些在嵌入式係統或資源受限的平颱上進行信號處理的開發者來說，算法的計算復雜度是一個繞不開的話題。 高效、輕量級的自適應算法，是實現實時處理和低功耗運行的關鍵。我翻閱這本《自適應信號處理技術》，首先關注的便是其在算法效率方麵的論述。我希望書中能夠詳細介紹如何設計和優化自適應濾波器，使其在滿足性能要求的前提下，盡量降低計算量和內存占用。例如，對於一些計算密集型的算法，是否可以通過降維、近似計算或者並行化等技術來提高其運行效率？此外，書中是否會涉及一些針對特定硬件平颱（如DSP、FPGA）的優化技巧，例如如何利用硬件特性加速算法的執行？更進一步，我期待看到書中能夠探討一些新興的、輕量級的自適應算法，它們可能在精度上略有犧牲，但在效率上卻有著顯著的優勢。這對於開發智能穿戴設備、物聯網傳感器等對功耗和處理能力要求極高的産品至關重要。這本書若能在算法效率方麵提供切實可行的解決方案，無疑將為我打開新的設計思路。

評分☆☆☆☆☆

在科研領域，理論的創新往往是推動技術進步的源動力。 我之所以對這本書充滿興趣，是因為我渴望瞭解當前自適應信號處理領域的前沿動態和最新研究成果。我希望這本書不僅僅是經典理論的復述，更能展現齣作者在這一領域獨到的見解和深入的探索。例如，書中是否會介紹一些近年來提齣的新型自適應濾波器結構，它們在性能上是否能超越傳統的LMS和RLS？對於一些非綫性、時變的時空信號，是否有新的自適應方法能夠更有效地進行建模和處理？此外，我非常期待書中能夠探討自適應信號處理在一些新興交叉領域的應用，例如在生物醫學信號分析中的個性化模型構建，在金融時間序列預測中的動態因子提取，或者在量子計算中的自適應控製問題。這些跨學科的應用，往往是激發新理論和新方法的溫床。如果這本書能夠引導我窺探到自適應信號處理的未來發展方嚮，並激發我的研究靈感，那麼它將具有非凡的價值。

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不錯

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送貨速度快，但是外包裝實在是差

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正版

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紙張不是很好，不過也是這個價

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自適應信號處理技術 很好

評分☆☆☆☆☆

從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境從人的生理結構、生活方式、生活習慣、處事方法、飲食規律等諸多方麵深入剖析，揪齣導緻“疲勞生活”的“各路殺手”，幫助人們營造一個輕鬆的工作氛圍和舒適的生活環境

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好

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