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

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白冰 著

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出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564023836

商品编码：29692768510

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)

定价：38.00元

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

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内容提要

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　　《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

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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

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文摘

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序言

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《自适应信号处理技术（信息与通信工程国防特色教材）》图书简介 概述 《自适应信号处理技术（信息与通信工程国防特色教材）》是一部深入探讨自适应信号处理原理、算法与应用的权威性著作。本书旨在为信息与通信工程领域的专业人士、研究生以及高年级本科生提供一个系统、全面且具有实践指导意义的学习平台。自适应信号处理作为现代信号处理技术的核心组成部分，在通信、雷达、声纳、医学成像、控制系统等众多国防与民用领域扮演着至关重要的角色。本书的编写充分结合了国防特色，强调了在复杂、动态、未知环境下进行信号提取、噪声抑制、系统辨识和目标跟踪等关键任务的实际需求，为培养具备解决实际工程难题能力的复合型人才奠定坚实基础。 内容深度与广度 本书系统地介绍了自适应信号处理的基本理论，从最基础的信号与系统概念出发，逐步深入到自适应滤波器的分类、结构、性能分析和设计方法。其内容涵盖了： 基础理论回顾与拓展： 在深入阐述自适应信号处理之前，本书首先回顾了必要的基础信号处理理论，包括随机过程、相关分析、谱估计等。在此基础上，重点讲解了均方误差（MSE）准则、维纳滤波理论等核心概念，为理解后续的自适应算法奠定坚实的理论基础。书中对不同类型随机过程的数学建模和性质分析进行了详细阐述，帮助读者建立起对信号特性及其在时域和频域表现的深刻认识。 经典自适应算法： 本书详细介绍了当前应用最广泛的几种经典自适应算法，包括： LMS (Least Mean Square) 算法及其变种： 从基本LMS算法的原理、收敛性分析到其在实际应用中的局限性，本书进行了深入剖析。在此基础上，引出了归一化LMS (NLMS)、子带LMS、递归最小二乘 (RLS) 等改进算法，并对它们的性能优势、收敛速度和计算复杂度进行了细致的比较和分析。尤其是在讨论LMS算法时，本书会从不同角度（如随机梯度下降法、能量守恒等）进行阐释，力求让读者理解算法的数学本质和工程实现要点。 RLS (Recursive Least Squares) 算法： 介绍了RLS算法的基本原理、递推关系和性能特点。对比LMS算法，RLS算法通常具有更快的收敛速度，但在计算量上也有所增加。本书会详细讲解RLS算法的多种实现形式，例如标准RLS、因子分解RLS (如QR分解、Cholesky分解) 等，并分析它们在数值稳定性和计算效率方面的权衡。 高级自适应算法与技术： 除了经典算法，本书还触及了更高级的自适应信号处理技术，以应对更复杂的工程挑战： 最小均方差 (MMSE) 滤波器的理论与实现： 深入探讨了MMSE准则在信号估计中的最优性，并分析了在实践中如何利用统计信息逼近MMSE滤波器。 卡尔曼滤波器及其自适应扩展： 介绍了卡尔曼滤波器的状态空间模型、递推公式和性能优势，特别是在线性高斯系统中的应用。进一步，本书会讨论如何将自适应思想融入卡尔曼滤波器，使其能够处理参数时变或模型不完全确定的情况，例如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）在非线性系统中的应用，以及基于残差反馈的自适应卡尔曼滤波。 稀疏自适应滤波器： 随着大数据时代的到来，许多信号具有稀疏性，因此稀疏自适应滤波器（如LASSO、FOMP等）变得日益重要。本书将介绍如何利用信号的稀疏性来提高自适应滤波器的性能，减少计算量，并增强鲁棒性。 多速率自适应滤波： 讨论了在不同采样率信号混合的系统中，如何设计和应用多速率自适应滤波器，以实现高效的信号处理。 盲自适应算法： 在缺乏参考信号的情况下，如何从混合信号中盲分离出目标信号是自适应信号处理中的一个重要研究方向。本书将介绍一些经典的盲源分离算法，如独立成分分析 (ICA) 的基本原理和应用，以及用于盲均衡的算法。 自适应信号处理在国防领域的关键应用： 本书的国防特色体现在其对军事应用场景的深入关注。内容涵盖了： 通信系统中的应用： 包括自适应均衡器（用于消除信道失真，提高通信速率和可靠性）、自适应干扰抑制器（用于压制敌方干扰，保证己方通信畅通）、自适应信道估计算法（用于优化通信参数）等。 雷达与声纳系统： 涉及自适应波束形成（用于精确测量目标方向，抑制杂波和干扰）、自适应滤波器在目标检测和跟踪中的应用（例如，用于消除环境噪声，提高目标探测概率，以及跟踪高速机动目标）、自适应匹配滤波等。 电子对抗： 介绍自适应信号处理技术如何在电子侦察、电子干扰和电子防护中发挥作用，例如自适应频谱感知、欺骗干扰信号生成等。 目标识别与跟踪： 讨论自适应技术如何提高目标特征提取的准确性，以及在复杂背景下实现稳定可靠的目标跟踪。 遥感与探测： 在军事侦察、情报收集等领域，自适应信号处理可以用于增强微弱信号的探测能力，抑制环境噪声，以及从混合信号中提取有用的信息。 性能分析与仿真： 本书不仅讲解算法的原理，还强调了性能分析的重要性。读者将学习如何使用各种性能指标（如均方误差、收敛速度、稳态误差、均方收敛性等）来评估和比较不同自适应算法的性能。同时，书中鼓励读者通过仿真实验来验证理论，并理解算法在实际运行中的表现。本书可能包含伪代码或Python/MATLAB等语言的仿真示例，以便读者动手实践。 特色与优势 国防特色鲜明： 本书的编写思路紧密围绕国防领域的需求，将自适应信号处理技术与军事通信、雷达、侦察、对抗等具体应用场景紧密结合。理论讲解与实际工程应用案例分析相结合，使读者能够深刻理解技术在国防现代化建设中的价值。 理论与实践并重： 书中既有严谨的数学推导和理论阐释，又注重算法的工程实现和实际应用。通过丰富的实例和分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进，体系完整： 从基础概念到高级算法，本书的章节安排逻辑清晰，难度递进，适合不同层次的读者。体系完整，能够为读者构建起完整的自适应信号处理知识框架。 教学辅助功能： 作为教材，本书可能包含大量的例题、习题和思考题，以及关键概念的总结和回顾，为教学过程提供有力的支持。 适用读者 信息与通信工程、电子工程、自动化、控制科学与工程等相关专业的研究生。 高年级本科生，特别是对信号处理感兴趣并希望深入学习自适应技术的学生。 从事通信、雷达、声纳、导航、目标跟踪、电子对抗等领域的科研人员和工程师。 希望了解和掌握自适应信号处理技术在国防领域应用的专业人士。 结论 《自适应信号处理技术（信息与通信工程国防特色教材）》是一部集理论深度、技术广度、应用导向和国防特色于一体的优秀教材。它将帮助读者深入理解自适应信号处理的核心原理，掌握主流的自适应算法，并能够将这些先进技术有效地应用于解决复杂多变的国防工程问题，为培养新一代高素质的军事信息工程人才提供坚实支撑。本书内容详实，分析透彻，是该领域不可多得的参考书和学习资料。

评分☆☆☆☆☆

我是一个刚接触现代通信系统设计的硕士生，面对“自适应”这个概念，起初感到十分迷茫。教科书上的定义总是那么冰冷和抽象，好像在描述一个理想世界里的数学对象。然而，翻开这本书后，我的思路一下子被打开了。它没有一上来就抛出复杂的随机过程理论，而是从一个非常贴近生活的应用场景入手——比如回声消除或信道均衡——来引入自适应算法的必要性。这种由问题驱动的学习路径极大地激发了我的学习兴趣。我尤其欣赏它对不同自适应算法家族（如LMS、RLS及其各种改进型）的比较分析。书中不是简单地罗列优缺点，而是通过图表和仿真结果直观地展示了它们在不同信噪比、不同相关性输入下的性能差异。这种“可视化”的学习体验，让我能够迅速把握每种算法的适用边界。更重要的是，它对算法的稳定性分析也做得很到位，避免了我们这些新手在实际编程实现中常犯的“发散”错误。阅读这本书，感觉像是从一个初级技术员成长为一个能够理解算法核心逻辑的工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书在描述现代自适应算法与新兴技术融合方面的视野令人印象深刻。我们都知道，信号处理领域发展极快，传统的自适应理论常常滞后于最新的应用需求，比如在深度学习驱动的通信系统中，如何融合自适应滤波器的鲁棒性和神经网络的强大特征提取能力，就是一个前沿课题。这本书巧妙地在现有框架内引入了对这些新趋势的探讨，比如它提到了基于梯度的自适应方法（如梯度下降的变体）与传统方法的对比，虽然没有深入展开复杂的深度自适应模型，但它提供了一个坚实的传统基础，使得读者在面对前沿文献时，能够快速建立起对比和理解的桥梁。这种面向未来的视角，使得这本书的生命力远超一般的教材。它帮助我意识到，自适应处理的核心思想是永恒的，而实现它的工具和方法论则需要不断迭代。对于那些希望职业生涯不被快速淘汰的专业人士来说，这本书提供的知识体系具有长远的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体排版和资料的完备性非常满意。在我们的领域，教材的“可读性”常常被牺牲给“信息密度”，结果就是内容拥挤不堪，图表模糊不清。但这本教材在视觉设计上明显投入了心思。字体选择清晰易读，关键公式和定义被突出显示，使得学习节奏可以根据自己的理解程度灵活调整。此外，它提供的配套学习资源——虽然我主要是用纸质书——但在章节末尾列出的参考文献和推荐的仿真环境建议，极大地拓宽了我的学习路径。我发现自己可以轻松地找到对应的MATLAB或Python代码示例来验证书中的理论。对于像我这样习惯于理论与实践同步检验的学习者来说，这种便捷性是无价的。它不仅仅是一本书，更像是一个结构良好的知识库，每一个知识点都有清晰的索引和深入的指引，让知识点的查找和串联变得高效无比。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我更倾向于那些能够提供深厚理论基础的著作，因为在我看来，只有吃透了背后的数学原理，才能灵活应对未来任何未知的技术挑战。这本书在这方面表现得相当出色。它对随机过程、矩阵代数在自适应滤波中的应用进行了极其严谨的阐述。例如，在讲解如何求解最优权重向量时，它对维纳-霍夫方程的推导过程细致入微，每一步的假设和约束条件都交代得清清楚楚，这对于需要进行二次开发或算法优化的研究人员来说至关重要。它没有为了追求篇幅而简单引用结论，而是力求让读者理解“为什么”是这样。特别是关于矩阵正则化和迭代更新的细节，讲解得比我读过的某些高阶统计教材还要透彻。这本书的价值在于，它不仅教授了“工具”，更重要的是，它培养了读者用“自适应”的思维方式去审视和解决问题的能力。那些希望在自适应处理的底层逻辑上建立坚实堡垒的读者，这本书绝对是首选。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这些在信号处理领域摸爬滚打的工程师量身定做的！我最近在做一个需要处理复杂噪声环境的项目，手头上的经典教材总是感觉不够“接地气”，理论推导又过于抽象，真正应用起来总觉得差那么一层窗户纸没捅破。这本教材给我的感觉就是，它在理论的深度和实际应用之间找到了一个极佳的平衡点。特别是关于自适应滤波器设计的那几章，作者没有仅仅停留在推导最小均方误差（MMSE）准则，而是深入探讨了实际系统中常见的收敛速度与稳态误差之间的权衡，这一点对我的工作帮助太大了。书中穿插的工程实例分析，那种详尽的步骤分解，简直就像是有一位资深专家手把手带着你进行项目攻关。举个例子，对于盲源分离（BSS）的介绍，它不仅讲了独立成分分析（ICA）的基本原理，还用了一个非常直观的案例模拟了多路干扰信号的解混过程，让我立刻明白了算法背后的物理意义，而不是仅仅记住一堆矩阵运算。这种注重实践操作和工程经验的编排方式，使得原本枯燥的算法学习过程变得生动有趣且收获满满。