自适应滤波算法与实现（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[巴西] Paulo S.R.Diniz（保罗 S.R.迪尼兹） 著，刘郁林，万群，王锐华，陈绍荣 译，刘郁林 校

图书标签:

• 自适应滤波
• 滤波算法
• 信号处理
• 数字信号处理
• 算法实现
• 通信工程
• 控制工程
• 雷达信号处理
• 系统辨识
• 优化算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121238536

版次：4

商品编码：11524511

包装：平装

丛书名： 经典译丛?信息与通信技术

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：460

正文语种：中文

编辑推荐

本书讲述自适应滤波及其算法与实现，内容全面

内容简介

本书简明地介绍了自适应信号处理和自适应滤波的主要概念， 在统一框架下对主要类型的自适应滤波算法进行了阐述。本书指导思想是揭示出自适应滤波的坚实理论基础， 第四版与第二版相比， 不仅包含了原书中关于自适应滤波的经典理论和非线性自适应滤波、 子带自适应滤波、 线性约束维纳滤波器、 LMS类算法、 RLS算法、 IIR算法、 仿射投影算法等内容， 还增加了数据选择性自适应滤波、 盲自适应滤波、 复信号自适应滤波、 卡尔曼滤波和集员仿射投影算法等全新内容和研究成果。本书符号表示清晰， 主要算法均以图表形式给出， 许多举例来源于实际问题。此外， 作者还根据教学需要和读者要求， 对原书部分内容进行了调整和优化， 对习题和参考文献进行了更新和补充。本书提供了大量的算法、 例题、 仿真结果、 参考文献以及所有算法的MATLAB实现， 以帮助读者深入理解书中内容， 快速解决问题并对算法进行验证和应用。

作者简介

Paulo S. R. Diniz教授长期致力于自适应信号处理、模拟和数字信号处理、数字通信、无线通信、多采样率系统、随机过程、电子电路等领域的教学和研究工作，是国际上信号处理领域中的著名学者。他曾在巴西里约热内卢联合大学、美国圣母玛利亚大学、加拿大维多利亚大学、芬兰赫尔辛基大学等世界各地许多学术机构和研究院所进行讲学。

目录

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 自适应算法简介
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
2．2．1 确定性信号
2．2．2 随机信号
2．2．3 遍历性
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 MSE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
2．10．1 系统辨识
2．10．2 信号增强
2．10．3 信号预测
2．10．4 信道均衡
2．10．5 数字通信系统
2．11小结
2．12习题
参考文献
第3章 最小均方（LMS）算法
3．1 引言
3．2 LMS算法
3．3 LMS算法特性
3．3．1 梯度特性
3．3．2 系数向量的收敛特性
3．3．3 系数误差向量协方差矩阵
3．3．4 误差信号的特性
3．3．5 最小均方误差
3．3．6 超量均方误差和失调
3．3．7 瞬态特性
3．4 非平稳环境下LMS算法的特性
3．5 复数LMS算法
3．6 举例
3．6．1 分析举例
3．6．2 系统辨识仿真
3．6．3 信道均衡仿真
3．6．4 快速自适应仿真
3．6．5 线性约束LMS算法
3．7 小结
3．8 习题
参考文献
第4章 基于LMS准则的算法
4．1 引言
4．2 量化误差算法
4．2．1 符号误差算法
4．2．2 双符号算法
4．2．3 2的幂误差算法
4．2．4 符号数据算法
4．3 LMS牛顿算法
4．4 归一化LMS算法
4．5 变换域LMS算法
4．6 仿射投影算法
4．6．1 仿射投影算法的失调
4．6．2 非平稳环境下的算法特性
4．6．3 暂态特性
4．6．4 复数仿射投影算法
4．7 举例
4．7．1 分析举例
4．7．2 系统辨识仿真
4．7．3 信号增强仿真
4．7．4 信号预测仿真
4．8 小结
4．9 习题
参考文献
第5章 常规RLS自适应滤波器
5．1 引言
5．2 递归最小二乘算法
5．3 最小二乘解的特性
5．3．1 正交原理
5．3．2 最小二乘解与维纳解的关系
5．3．3 确定性自相关初始化的影响
5．3．4 系数向量的稳态特性
5．3．5 系数误差向量协方差矩阵
5．3．6 误差信号的特性
5．3．7 超量均方误差和失调
5．4 在非平稳环境下的特性
5．5 复数RLS算法
5．6 举例
5．6．1 分析举例
5．6．2 系统辨识仿真
5．6．3 信号增强仿真
5．7 小结
5．8 习题
参考文献
第6章 数据选择性自适应滤波
6．1 引言
6．2 集员滤波
6．3 集员归一化LMS算法
6．4 集员仿射投影算法
6．4．1 向量γ(k)的平凡选择
6．4．2 简单向量γ ―(k)
6．4．3 降低简化SM-AP算法的复杂度
6．5 集员双归一化LMS算法
6．5．1 SM-BNLMS算法1
6．5．2 SM-BNLMS算法2
6．6 计算复杂度
6．7 时变γ ―
6．8 部分更新自适应滤波
6．9 举例
6．9．1 分析举例
6．9．2 系统辨识仿真
6．9．3 回声消除环境
6．9．4 无线信道环境
6．10小结
6．11习题
参考文献
第7章 自适应格型RLS算法
7．1 引言
7．2 递归最小二乘预测
7．2．1 前向预测问题
7．2．2 后向预测问题
7．3 阶数更新方程
7．3．1 新参数δ(k， i)
7．3．2 ξdbmin（k， i）和wb(k， i)的阶数更新
7．3．3 ξdfmin(k， i)和wf(k， i)的阶数更新
7．3．4 预测误差的阶数更新
7．4 时间更新方程
7．4．1 预测系数的时间更新
7．4．2 δ(k， i)的时间更新
7．4．3 γ(k， i)的阶数更新
7．5 联合过程估计
7．6 最小二乘误差的时间递归
7．7 归一化格型RLS算法
7．7．1 基本阶数递归
7．7．2 前馈滤波
7．8 误差反馈格型RLS算法
7．9 基于先验误差的格型RLS算法
7．10量化效应
7．11小结
7．12习题
参考文献
第8章 快速横向RLS算法
8．1 引言
8．2 递归最小二乘预测
8．2．1 前向预测关系
8．2．2 后向预测关系
8．3 联合过程估计
8．4 稳定快速横向RLS算法
8．5 小结
8．6 习题
参考文献
第9章 基于QR分解的RLS滤波器
9．1 引言
9．2 利用QR分解实现对角化
9．2．1 初始化过程
9．2．2 输入数据矩阵对角化
9．2．3 QR分解RLS算法
9．3 脉动阵实现
9．4 一些实现问题
9．5 快速QR-RLS算法
9．5．1 后向预测问题
9．5．2 前向预测问题
9．6 小结及进一步解释
9．7 习题
参考文献
第10章 自适应IIR滤波器
10．1 引言
10．2 输出误差IIR滤波器
10．3 导数的一般实现方法
10．4 自适应算法
10．4．1 递归最小二乘算法
10．4．2 高斯牛顿算法
10．4．3 基于梯度的算法
10．5 其他自适应滤波器结构
10．5．1 级联形式
10．5．2 格型结构
10．5．3 并联形式
10．5．4 频域并联结构
10．6 均方误差曲面
10．7 滤波器结构对MSE曲面的影响
10．8 其他误差表示方法
10．8．1 方程误差表示方法
10．8．2 Steiglitz-McBride表示方法
10．9 小结
10．10习题
参考文献
第11章 非线性自适应滤波
11．1 引言
11．2 Volterra级数算法
11．2．1 LMS Volterra滤波器
11．2．2 RLS Volterra滤波器
11．3 自适应双线性滤波器
11．4 MLP算法
11．5 RBF算法
11．6 小结
11．7 习题
参考文献
第12章 子带自适应滤波器
12．1 引言
12．2 多速率系统
12．3 滤波器组
12．3．1 二频带完全重构滤波器组
12．3．2 二频带滤波器组的分析
12．3．3 M频带滤波器组的分析
12．3．4 分层M频带滤波器组
12．3．5 余弦调制滤波器组
12．3．6 分块表示
12．4 子带自适应滤波器
12．4．1 子带辨识
12．4．2 二频带辨识
12．4．3 闭环结构
12．5 交叉滤波器的消除
12．6 无延迟子带自适应滤波
12．7 频域自适应滤波
12．8 小结
12．9 习题
参考文献
第13章 盲自适应滤波
13．1 引言
13．2 常模相关算法
13．2．1 Godard算法
13．2．2 常模算法
13．2．3 Sato算法
13．2．4 CMA的误差曲面
13．3 仿射投影CM算法
13．4 SIMO盲均衡器
13．5 SIMO-CMA均衡器
13．6 小结
13．7 习题
参考文献
第14章 复数微分
14．1 引言
14．2 复数维纳解
14．3 复数LMS算法的推导
14．4 一些有用结果
参考文献
第15章 LMS算法的量化效应
15．1 引言
15．2 误差描述
15．3 定点数误差模型
15．4 系数误差向量协方差矩阵
15．5 算法停止
15．6 均方误差
15．7 浮点数实现
15．8 LMS算法的浮点数量化误差
参考文献
第16章 RLS算法的量化效应
16．1 引言
16．2 误差描述
16．3 定点数误差模型
16．4 系数误差向量协方差矩阵
16．5 算法停止
16．6 均方误差
16．7 定点数实现问题
16．8 浮点数实现问题
16．9 RLS算法的浮点数量化误差
参考文献
第17章 卡尔曼滤波器
17．1 引言
17．2 状态空间模型
17．3 卡尔曼滤波
17．4 卡尔曼滤波器与RLS算法
参考文献
第18章 集员仿射投影算法分析
18．1 引言
18．2 更新概率
18．3 简化SM-AP算法的失调
18．4 瞬态特性
18．5 小结
参考文献

前言/序言

好的，这是为您准备的一份图书简介，内容详实，不包含您提供的书名及其相关内容。 --- 图书名称：高性能计算集群系统构建与优化实践 内容简介 随着大数据、人工智能和科学计算的蓬勃发展，高性能计算（HPC）集群已成为现代科研机构、大型企业和云计算服务提供商不可或缺的核心基础设施。本书《高性能计算集群系统构建与优化实践》旨在为系统架构师、系统管理员以及希望深入理解和构建高效HPC环境的工程师提供一本全面、深入且实用的技术指南。 本书的定位并非停留在理论概念的阐述，而是聚焦于从硬件选型到软件栈部署，再到系统级性能调优的完整生命周期，提供详尽的操作步骤、最佳实践和案例分析。全书内容紧密围绕当前业界主流的HPC技术栈展开，确保读者获取的知识具有高度的实用性和前瞻性。 第一部分：HPC基础设施规划与硬件选型 本部分是构建稳定高性能集群的基石。我们首先深入剖析了HPC系统的核心需求场景，如计算密集型、内存密集型和I/O密集型工作负载的特点。随后，详尽对比了当前主流的CPU架构（如Intel Xeon Scalable系列、AMD EPYC系列）在浮点运算能力、内存带宽和I/O吞吐量方面的差异，并指导读者如何根据实际应用需求进行科学的硬件选型。 存储系统是HPC集群的性能瓶颈高发区。本书用专门的章节详细介绍了并行文件系统（Parallel File Systems）的原理和部署，重点涵盖了Lustre和GPFS（现IBM Spectrum Scale）的架构解析、安装配置、元数据服务器（MDS）的冗余设计以及客户端I/O路径的优化。此外，对于面向AI和数据分析的NVMe-oF（NVMe over Fabrics）和高性能网络存储解决方案，也进行了深入的技术剖析和实践指导。 网络互联技术是决定集群并行效率的关键。我们详尽介绍了InfiniBand（IB）和高速以太网（如RoCE/iWARP）的特性、拓扑结构设计（如Fat-Tree、Dragonfly）以及配置要点。特别地，书中详细讲解了如何利用RDMA（Remote Direct Memory Access）技术绕过内核协议栈，实现低延迟、高带宽的进程间通信（IPC）优化。 第二部分：核心软件栈的部署与配置 构建一个功能完备的HPC集群，需要精细管理复杂的软件环境。本书将精力集中在开源和主流商业软件的集成部署上。 集群资源管理与作业调度是HPC系统的“心脏”。我们以Slurm（Simple Linux Utility for Resource Management）为例，从源码编译、集群定义、分区设置、作业提交脚本编写到高级特性（如多用户QoS管理、作业优先级调度、GPU资源绑定）的配置，提供了全程的实践指南。同时，也对PBS Professional等其他主流调度器进行了简要对比分析。 系统环境的标准化至关重要。本书强调使用容器化技术（如Singularity/Apptainer和Docker）来打包应用程序和库环境，确保计算环境的一致性和可复现性。我们详细介绍了如何构建、优化和管理HPC专用的容器镜像仓库，以及如何实现容器与底层高性能网络和存储资源的无缝对接。 第三部分：并行编程模型与中间件优化 高性能计算的效能最终体现在并行程序的执行效率上。本部分深入探讨了主流的并行编程范式。MPI（Message Passing Interface）作为集群间通信的标准，书中不仅覆盖了Open MPI和MPICH的编译和配置，还重点解析了其底层传输层（如UCX/Verbs）的优化选项，指导用户针对不同网络硬件选择最佳的MPI实现参数。 对于共享内存环境下的并行化，OpenMP（Open Multi-Processing）的线程绑定、锁竞争优化和缓存一致性策略被详细阐述。更重要的是，本书涵盖了异构计算的编程实践。NVIDIA CUDA编程模型、OpenACC指令集以及基于SYCL/oneAPI的跨平台编程方法被系统性介绍，并配有针对GPU加速应用的实际性能调优案例。 第四部分：系统性能监控与故障诊断 一个稳定且高效的HPC系统必须具备强大的监控能力。本书介绍了HPC环境下的专用监控栈，包括Ganglia、Prometheus/Grafana，以及专用于作业负载和资源利用率分析的工具。书中提供了一套完整的监控指标体系，指导管理员如何从网络延迟、存储IOPS、CPU缓存命中率等多个维度，快速定位系统瓶颈。 故障诊断部分提供了系统的故障排查流程和工具集。从底层硬件（如内存错误ECC报告、电源管理）到中间件（如MPI进程崩溃、调度器死锁），再到应用层的死锁与竞态条件分析，本书提供了一套系统化的诊断思路和实用的命令行工具链（如`gdb`、`perf`、`strace`在HPC环境下的应用技巧）。 第五部分：面向前沿领域的优化案例 最后，本书通过几个贴近实际的优化案例，展示了前述技术的综合应用。案例涵盖了大规模分子动力学模拟（如LAMMPS）的I/O优化、深度学习训练（如PyTorch/TensorFlow）中的多节点通信效率提升，以及高分辨率天气模型的内存布局调整等。这些案例不仅是理论的验证，更是对读者解决复杂工程问题的能力培养。 《高性能计算集群系统构建与优化实践》是一本面向实战的深度技术手册，旨在帮助读者构建、管理和最大化利用下一代高性能计算资源。通过本书的学习，读者将能够掌握从硬件选型到软件调优的全栈技能，为应对高复杂度、大规模的计算挑战打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一本经典教材的最新版本，我惊喜地发现它紧密跟上了时代的发展。书中加入了对现代计算平台和大数据环境下滤波算法适应性的讨论，这使得这本书在保持经典理论厚度的同时，也具备了面向未来的视野。例如，它对某些新出现的非线性、非高斯环境下的处理策略有所提及，这对于关注前沿研究的读者来说，无疑是一个重要的增值点。这本书不仅是回顾过去成就的集大成者，更是指引未来研究方向的指南针，它提供的知识框架足以支撑读者在相关领域进行多年的探索和深造。

评分☆☆☆☆☆

语言风格上，这本书的作者展现出了一种极高的学术素养和清晰的逻辑思维。行文流畅自然，但在涉及到复杂概念时，又能迅速切换到严谨的学术表达模式，拿捏得恰到好处。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的循序渐进的方式，常常会先用一个直观的例子来铺垫，然后再进行严谨的定义。这种“软着陆”的处理方式，极大地降低了阅读门槛，让复杂的自适应理论不再显得那么高不可攀。对于需要用英语教材进行辅助学习的人来说，这种结构也很有借鉴意义，因为它本身就提供了一种优秀的学术写作范本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是没得说，封面采用了哑光纸质，手感细腻，而且色彩搭配沉稳大气，拿在手里很有分量。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，字迹锐利，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢它在排版上的用心，图表和公式的布局非常合理，层次分明，即便是初学者也能很快找到重点。书脊的装订也很结实，翻阅时不会出现松脱的现象，看得出出版方在细节上做了不少功夫。对于我这种喜欢收藏实体书的人来说，这本书的物理形态本身就是一种享受。无论是放在书架上，还是在咖啡馆里阅读，它都散发着一种专业而有格调的气质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导性也极其出色，它没有陷入纯粹的理论空谈。每一个算法的介绍后，都会紧接着提供清晰的实现思路和关键的代码片段。我尝试着利用书中的描述，在自己的编程环境中复现了几个经典案例，调试过程非常顺畅，这极大地增强了我的信心。不同于那些只提供“黑箱”代码的参考书，这本书教会我如何去思考和构建算法，而不是仅仅如何调用库函数。对于工程应用而言，这种“知其所以然”的能力才是核心竞争力，这一点上，本书的贡献无可替代。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触信号处理领域，这本书的理论深度和广度让我感到非常震撼。它不仅仅停留在概念的讲解上，更深入到了数学推导的每一个细节，每一个公式的来龙去脉都阐述得清清楚楚。尤其是对不同滤波器家族的比较分析，作者的见解独到，能够帮助读者构建起一个完整的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。阅读过程中，我时常会停下来，对照着书中的例证进行手算验证，这种沉浸式的学习体验是其他资料难以比拟的。它确实需要一定的数学基础才能完全领会，但对于渴望深入理解底层机制的研究者来说，这份“硬核”恰恰是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

本书为自适应滤波提供了简明基础，包括LMS类算法、仿射投影算法、RLS算法数据选择性集员算法，以及非线性算法、子带算法、盲算法和IIR自适应滤波算法等。

评分☆☆☆☆☆

书是还可以，但是直接放在一个比较大的盒子里，挤压变形的厉害

评分☆☆☆☆☆

好东西

评分☆☆☆☆☆

书还不错，还是有错误的地方

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

纸张薄，没有包装，书不错

评分☆☆☆☆☆

很好的购物体验，书不错，下次还会再买

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好书，印刷质量不错

评分☆☆☆☆☆

国外大师写的书，值得细细读下去。