自適應信號處理技術(信息與通信工程國防特色教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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白冰 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 自適應濾波
• 信息與通信工程
• 國防教材
• 數字信號處理
• 濾波算法
• 係統辨識
• 通信工程
• 自適應係統
• 現代信號處理

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564023836

商品編碼：29692799240

包裝：平裝

齣版時間：2010-05-01

基本信息

書名:自適應信號處理技術(信息與通信工程國防特色教材)

：38.00元

售價：27.7元,便宜10.3元,摺扣72

作者:白冰

齣版社：北京理工大學齣版社

齣版日期：2010-05-01

ISBN：9787564023836

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

內容提要

　　《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*準則方麵看，本書主要涉及小均方誤差準則和小二乘準則，在自適應非綫處理中，結閤實際需要，也涉及小均方誤差準則。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、小均方自適應算法、改進型的小均方算法、小均方誤差綫性預測及自適應格型濾波、綫性小二乘濾波、小二乘橫嚮濾波自適應算法、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

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　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　小均方自適應算法
3．1　陡下降法
3．1．1　陡下降法的基本思想
3．1．2　小均方誤差陡下降法
3．2　牛頓法
3．2．1　牛頓法的基本思想
3．2．2　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 小均方誤差綫性預測及自適應格型算法
第6章　綫性小二乘濾波
第7章　小二乘橫嚮濾波自適應算法
第8章　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
0章 自適應信號處理的應用
1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

作者介紹

文摘

序言

《現代通信係統中的自適應濾波理論與應用》 內容概要： 本書深入探討瞭自適應濾波在現代通信係統中的關鍵作用及其背後的理論基礎與實踐應用。隨著通信技術的飛速發展，信號的復雜性、環境的動態變化以及對通信質量的嚴苛要求，使得傳統固定濾波器在許多場景下已無法滿足需求。自適應濾波以其能夠實時跟蹤信號統計特性的變化，動態調整濾波器參數以達到最優性能的獨特優勢，在諸如噪聲抑製、信號均衡、乾擾消除、信道建模以及係統識彆等領域展現齣強大的生命力。 本書的編寫旨在為讀者提供一個全麵而深入的自適應濾波知識體係，從基本概念到高級算法，從理論推導到工程實現，力求做到既有嚴謹的學術深度，又具備鮮明的工程實踐指導意義。內容涵蓋瞭自適應濾波器的基本結構、核心原理、主要的算法及其改進，並重點闡述瞭這些技術在現代通信係統各關鍵環節的應用實例。 章節內容詳述： 第一部分：自適應濾波理論基礎 第一章：引言與背景 通信係統麵臨的挑戰： 詳細闡述現代通信係統所麵臨的各種信號失真和乾擾問題，例如信道衰落、多徑效應、非綫性失真、環境噪聲、以及同頻乾擾等。分析這些問題對通信係統性能（如誤碼率、信噪比、數據吞吐量）的負麵影響。 濾波器的作用與局限性： 迴顧傳統固定濾波器的基本原理、設計方法以及在特定場景下的優越性。同時，深入分析固定濾波器的不足之處，即其參數在信號統計特性變化時無法及時調整，導緻性能下降甚至失效。 自適應濾波器的概念與優勢： 引入自適應濾波器的核心思想：能夠根據輸入信號的統計特性自動調整自身參數，以期在任意時刻都能實現最優濾波性能。強調其動態適應性、魯棒性以及在復雜和時變環境下的巨大優勢。 自適應濾波器的基本結構： 介紹自適應濾波器的通用框圖，包括輸入信號、期望響應信號、濾波器本身（通常為FIR或IIR結構）、誤差信號以及自適應算法。清晰地解釋各部分的功能及其相互作用。 第二章：自適應濾波器的數學模型與性能指標 濾波器模型： 詳細介紹有限脈衝響應（FIR）和無限脈衝響應（IIR）自適應濾波器的數學錶達式。對於FIR濾波器，重點關注其權係數嚮量；對於IIR濾波器，討論其前嚮和反饋係數。 性能指標： 定義並深入分析自適應濾波器的關鍵性能指標，包括： 最小均方誤差（MMSE）： 解釋MMSE準則作為設計目標的重要性，及其與信號統計特性的關聯。 均方誤差（MSE）： 詳細推導MSE的錶達式，並分析其與濾波器參數的關係。 收斂性： 探討自適應算法的收斂速度、穩態誤差以及影響收斂性的因素（如步長、信號特徵值等）。 跟蹤能力： 定義跟蹤能力，並分析在時變信號環境中，濾波器跟蹤信號統計特性變化的能力。 信號的統計特性： 討論平穩隨機過程、非平穩隨機過程的概念，以及自適應濾波算法對信號統計特性的依賴。介紹如何利用輸入信號的自相關函數（ACF）和互相關函數（CCF）來理解和分析濾波器的性能。 第三章：經典自適應濾波算法 最小均方（LMS）算法： 基本原理： 詳細推導LMS算法的更新方程，解釋其通過梯度下降法迭代更新濾波器權值以最小化瞬時均方誤差的機製。 算法推導與分析： 從數學上推導LMS算法的迭代公式，並分析其優點（簡單、計算量小、易於實現）和缺點（收斂速度相對較慢、存在穩態誤差）。 步長（μ）的選擇： 深入討論步長參數對LMS算法收斂速度、穩定性和穩態誤差的影響，以及閤理的選擇範圍和方法。 變步長LMS算法： 介紹一些改進的LMS算法，例如基於誤差信號大小動態調整步長的方法，以平衡收斂速度和穩態誤差。 歸一化LMS（NLMS）算法： 原理與優勢： 解釋NLMS算法如何通過歸一化輸入信號的能量來提高LMS算法的魯棒性，使其在不同輸入信號幅度下具有更穩定的收斂性能。 算法推導與分析： 給齣NLMS算法的更新方程，並分析其相對於LMS算法的改進之處。 遞歸最小二乘（RLS）算法： 基本原理： 介紹RLS算法的核心思想，即通過求解加權最小二乘問題來更新濾波器權值，其目標是最小化過去一定時間窗口內的加權誤差。 算法推導與分析： 詳細推導RLS算法的矩陣形式和標量形式的更新方程，分析其優點（收斂速度快、穩態誤差小）和缺點（計算復雜度高、需要存儲曆史數據）。 遺忘因子（λ）的選擇： 討論遺忘因子對RLS算法跟蹤能力和穩態性能的影響。 其他相關算法簡介： 簡要介紹一些其他重要的自適應算法，如QR分解RLS、Kalman濾波器在自適應濾波中的應用等。 第二部分：自適應濾波在通信係統中的應用 第四章：自適應噪聲抵消（ANC） ANC係統模型： 詳細介紹ANC係統的基本框圖，包括主輸入通道（包含期望信號和噪聲）和參考輸入通道（包含與主輸入噪聲相關的參考噪聲）。 ANC應用場景： 語音增強： 在嘈雜環境中提取清晰語音信號，提高語音通信的可懂度。 音頻信號處理： 消除音樂、工業噪聲等不期望的聲音。 生物醫學信號處理： 濾除生理信號中的乾擾，如心電圖（ECG）中的肌電乾擾。 LMS/NLMS在ANC中的應用： 詳細闡述如何使用LMS或NLMS算法來求解ANC濾波器，以生成與參考噪聲相似的信號，並將其從主輸入信號中減去，從而達到抵消噪聲的目的。 RLS在ANC中的應用： 分析RLS算法在ANC應用中可能帶來的性能提升（如更快的收斂速度）。 第五章：自適應均衡器 通信信道模型與均衡需求： 詳細描述通信信道引起的失真，如碼間串擾（ISI）和幅度衰減，解釋這些失真如何導緻接收到的信號難以被正確判決。 均衡器的作用： 介紹均衡器作為接收端濾波器，旨在補償信道對信號的扭麯，使接收信號盡可能恢復原樣。 自適應均衡器的類型： casamento均衡器（Tap-delay line equalizer）： 介紹基於FIR濾波器的均衡器結構。 其他結構： 簡要提及IIR均衡器等。 LMS/NLMS/RLS在均衡中的應用： 學習模式（Training Mode）： 解釋通過發送已知訓練序列來初始化均衡器參數。 跟蹤模式（Tracking Mode）： 介紹在實際數據傳輸過程中，利用接收信號的統計特性（如決策反饋）來實時調整均衡器參數。 DDLMS/DDNLMS/ADALINE等算法： 介紹一些專門用於均衡的改進算法。 實際應用案例： 討論在DSL、ADSL、Wi-Fi、移動通信等係統中的均衡應用。 第六章：自適應乾擾消除 乾擾模型： 描述通信係統中常見的乾擾類型，如同頻乾擾、鄰道乾擾、交調乾擾等。 乾擾消除原理： 介紹利用自適應濾波器對乾擾信號進行建模，並將其從接收信號中減去，以提高信號的信乾比（SIR）。 自適應濾波器在乾擾消除中的實現： 單用戶乾擾抑製： 針對特定乾擾源進行消除。 多用戶乾擾抑製（MUI）： 在CDMA係統中，利用自適應濾波器抑製來自其他用戶的乾擾。 自適應波束形成： 在陣列天綫係統中，通過自適應波束形成技術，抑製來自特定方嚮的乾擾，同時增強期望信號的方嚮。 算法選擇與優化： 分析在不同乾擾場景下，LMS、RLS等算法的適用性和性能。 第七章：自適應信道辨識與建模 信道辨識的必要性： 解釋在通信係統中，準確建模信道特性對於係統設計、性能優化以及後續信號處理（如均衡、解碼）至關重要。 自適應信道辨識方法： 基於訓練序列的辨識： 利用發送的訓練序列估計信道衝激響應。 盲辨識（Blind Channel Identification）： 在無訓練序列的情況下，僅依靠接收到的信號來辨識信道，例如利用信號統計特性（如高階統計量）或判決反饋。 自適應濾波器在信道辨識中的應用： 介紹如何使用LMS、RLS等算法構建信道估計算法，包括FIR和IIR信道模型。 應用舉例： 在OFDM係統中進行信道估計，用於相乾解調。 第八章：自適應濾波器在其他通信領域的應用 自適應迴聲消除（AEC）： 在電話會議、VoIP係統中，消除遠端信號在本地迴聲路徑上産生的迴聲，提高通話質量。 自適應語音編碼： 根據語音信號的統計特性，動態調整編碼參數，以在保證一定音質的前提下實現更高的壓縮率。 自適應調製解調（AMC）： 根據信道條件動態選擇最優的調製解調方式，提高頻譜效率和係統性能。 軟件定義無綫電（SDR）中的自適應濾波： 強調SDR框架下，自適應濾波技術如何實現無綫電係統的靈活性和智能化。 第三部分：高級主題與未來發展 第九章：基於神經網絡的自適應濾波器 神經網絡在信號處理中的興起： 介紹神經網絡（特彆是深度學習）在處理復雜非綫性問題上的優勢。 神經網絡作為自適應濾波器： 討論如何將神經網絡結構（如MLP、RNN、CNN）應用於自適應濾波任務，例如作為權值更新的決策單元。 相關算法介紹： 簡要介紹一些基於神經網絡的自適應算法，如BP算法、RNN的訓練等。 優勢與挑戰： 分析神經網絡在處理高度非綫性、時變信號方麵的潛力，以及其計算復雜度高、訓練睏難等挑戰。 第十章：自適應濾波的性能分析與優化 統計性能分析： 深入研究不同自適應算法在不同信號模型下的理論收斂速度、穩態誤差、跟蹤能力等，為算法選擇和參數設計提供理論依據。 計算復雜度分析： 對比不同算法的計算量，指導在資源受限環境下的算法選擇。 硬件實現考慮： 討論在實際硬件平颱（如DSP、FPGA）上實現自適應濾波器的挑戰與優化策略。 性能優化技術： 總結各種提高自適應濾波器性能的方法，如數據預處理、多速率濾波、並行處理等。 第十一章：未來發展趨勢 深度學習與自適應濾波的融閤： 展望深度學習在自適應濾波領域的進一步應用，例如端到端的信號處理係統。 機器學習與優化理論的結閤： 探討更高級的機器學習技術如何應用於自適應濾波器的設計和優化。 麵嚮大規模、復雜通信網絡的自適應技術： 討論在5G/6G、物聯網等場景下，對自適應濾波提齣的新需求和挑戰。 綠色通信與能效優化： 探討如何在實現高性能的同時，降低自適應濾波器的能耗。 本書特點： 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學推導和理論分析，又結閤瞭大量實際通信係統應用案例，幫助讀者將理論知識轉化為工程實踐能力。 內容全麵深入： 覆蓋瞭自適應濾波器的基礎理論、經典算法、主流應用以及前沿技術，適閤不同層次的讀者。 結構清晰，邏輯性強： 章節之間過渡自然，由淺入深，便於讀者係統地學習和掌握知識。 注重工程實現： 許多章節會討論算法的計算復雜度、硬件實現等工程化問題，為實際開發提供參考。 本書旨在成為通信工程領域研究生、高年級本科生以及相關領域研究人員和工程技術人員的寶貴參考資料。通過閱讀本書，讀者將能夠深入理解自適應濾波器的原理，掌握其在現代通信係統中的應用方法，並為解決實際通信工程問題提供有力的理論和技術支持。

評分☆☆☆☆☆

從應用的角度來看，這本書的實用性極強，它不僅停留在理論的象牙塔裏，而是非常貼近工程實際的需求。我發現書中提到的一些優化技巧和對常見陷阱的警示，對於實際項目中的排雷非常有幫助。比如，書中詳細討論瞭量化噪聲對自適應濾波器性能的影響，並給齣瞭幾種降低這種影響的有效策略。這在我前段時間調試一個嵌入式DSP項目中起到瞭關鍵作用，當時我們一直找不到係統噪聲的來源，最終還是從書中找到的綫索，纔定位到是ADC的量化誤差導緻的。這種“預警式”的知識傳遞，體現瞭作者深厚的行業經驗。它教你的不隻是如何搭建一個完美的模型，更重要的是如何麵對現實世界中那些不完美因素的挑戰。這本書無疑為我提升瞭解決復雜信號處理問題的信心和能力，絕對是一本值得反復研讀的案頭寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期。我之前讀過幾本相關的入門書籍，但總覺得它們要麼過於側重理論推導，缺乏實際應用的連接；要麼就是過於強調應用案例，卻把理論基礎講得含糊不清。而這本恰好找到瞭一個絕佳的平衡點。它對於比如卡爾曼濾波、最小二乘法這些核心概念的闡述，既有紮實的數學基礎支撐，又結閤瞭現代通信係統中常見的具體場景進行說明，比如雷達信號處理或者信道均衡。我特彆留意瞭其中關於“魯棒性設計”的那一章節，作者的處理方式非常細膩，他沒有停留在概念層麵，而是展示瞭在噪聲環境和模型不確定性下，不同自適應算法性能的差異和權衡。這對我解決手頭上的一個實際項目中的抖動問題提供瞭全新的思路。書中的例子往往會附帶詳細的仿真結果圖，這些圖錶的數據支持非常充分，讓人信服，也方便我們對照自己的實驗結果進行調試和驗證。可以說，這本書的價值遠不止於書本知識的傳授，它更像是一本實戰手冊，指導你如何在真實世界的復雜係統中應用這些尖端技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常有意思，那種深沉的藍色調搭配著清晰的白色字體，一下子就給人一種專業且嚴謹的感覺。我本來對這個領域瞭解不多，隻是因為工作需要纔開始接觸，抱著試一試的心態買瞭這本書。拿到手後，首先就被它的厚度和分量感所摺服，這感覺就像是捧著一本經過時間沉澱的經典著作。隨便翻開幾頁，裏麵的公式和圖錶布局都很規整，看得齣來作者在排版和內容組織上花瞭很多心思。特彆是那些算法的推導過程，雖然看著復雜，但講解的邏輯性極強，讓人感覺每一步都是水到渠成的。我最欣賞的是它沒有那種生硬的教科書腔調，而是用一種相對平易近人的方式來引導讀者進入這個看似高深的領域。對於我這種跨界學習的人來說，這種引導至關重要，它讓我沒有一開始就被那些晦澀的數學語言嚇跑，而是能慢慢沉浸其中，去理解背後的原理。這本書給我的第一印象，就是它不僅僅是一本工具書，更像是一位經驗豐富的導師，在你迷茫時，為你指明方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版質量和印刷精度簡直無可挑剔，對於理工科教材來說，這一點非常重要。很多技術書籍，尤其是涉及大量復雜數學符號和矩陣運算的，如果紙張不好或者印刷模糊，閱讀體驗會大打摺扣。但這本書的紙張厚實，油墨清晰，即便是那些復雜的希臘字母和上下標，看起來也絲毫不費力。光標在書頁上滑動時，能感受到一種阻尼感，非常舒適。而且，書中的公式編號和章節引用都做得非常規範，當我需要迴顧某個特定公式時，能夠迅速定位。這不僅僅是製作工藝上的精良，更反映齣齣版方對知識傳播的尊重。畢竟，再好的內容，如果呈現方式不佳，也會影響讀者的吸收效率。對於需要長時間伏案閱讀和參考的專業人士來說，這種高標準的物理載體，無疑是提升學習效率的有力保障。我甚至覺得，這本書本身就是一件值得收藏的工藝品。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，更像是一場與作者思維的深度對話。作者的敘事風格非常獨特，他似乎總能預判到讀者在哪個環節可能會産生疑惑，並在那個點上提供一個清晰的解釋或者一個反直覺但正確的視角。我記得在講解到LMS算法的收斂速度和穩態誤差之間的矛盾時，作者沒有簡單地給齣固定的結論，而是通過一個動態調整步長參數的例子，形象地說明瞭這種內在的權衡藝術。這種深入淺齣的講解方式，讓很多原本枯燥的數學公式煥發瞭生命力。此外，書中對於曆史發展脈絡的梳理也做得非常到位，它讓你明白，今天的這些先進技術並非憑空齣現，而是前人不斷試錯、不斷優化的結果。瞭解瞭這些背景，我們在使用這些工具時，也會更加敬畏和謹慎。我發現自己不僅僅是在學習“怎麼做”，更是在理解“為什麼這樣做會更好”。這種深層次的理解，是那種走馬觀花式的閱讀無法企及的。