自適應濾波算法與實現（第四版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[巴西] Paulo S.R.Diniz（保羅 S.R.迪尼茲） 著，劉鬱林，萬群，王銳華，陳紹榮 譯，劉鬱林 校

圖書標籤:

• 自適應濾波
• 濾波算法
• 信號處理
• 數字信號處理
• 算法實現
• 通信工程
• 控製工程
• 雷達信號處理
• 係統辨識
• 優化算法

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121238536

版次：4

商品編碼：11524511

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢?信息與通信技術

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：460

正文語種：中文

編輯推薦

本書講述自適應濾波及其算法與實現，內容全麵

內容簡介

本書簡明地介紹瞭自適應信號處理和自適應濾波的主要概念， 在統一框架下對主要類型的自適應濾波算法進行瞭闡述。本書指導思想是揭示齣自適應濾波的堅實理論基礎， 第四版與第二版相比， 不僅包含瞭原書中關於自適應濾波的經典理論和非綫性自適應濾波、 子帶自適應濾波、 綫性約束維納濾波器、 LMS類算法、 RLS算法、 IIR算法、 仿射投影算法等內容， 還增加瞭數據選擇性自適應濾波、 盲自適應濾波、 復信號自適應濾波、 卡爾曼濾波和集員仿射投影算法等全新內容和研究成果。本書符號錶示清晰， 主要算法均以圖錶形式給齣， 許多舉例來源於實際問題。此外， 作者還根據教學需要和讀者要求， 對原書部分內容進行瞭調整和優化， 對習題和參考文獻進行瞭更新和補充。本書提供瞭大量的算法、 例題、 仿真結果、 參考文獻以及所有算法的MATLAB實現， 以幫助讀者深入理解書中內容， 快速解決問題並對算法進行驗證和應用。

作者簡介

Paulo S. R. Diniz教授長期緻力於自適應信號處理、模擬和數字信號處理、數字通信、無綫通信、多采樣率係統、隨機過程、電子電路等領域的教學和研究工作，是國際上信號處理領域中的著名學者。他曾在巴西裏約熱內盧聯閤大學、美國聖母瑪利亞大學、加拿大維多利亞大學、芬蘭赫爾辛基大學等世界各地許多學術機構和研究院所進行講學。

目錄

第1章 自適應濾波導論
1．1 引言
1．2 自適應信號處理
1．3 自適應算法簡介
1．4 應用
參考文獻
第2章 自適應濾波基礎
2．1 引言
2．2 信號錶示
2．2．1 確定性信號
2．2．2 隨機信號
2．2．3 遍曆性
2．3 相關矩陣
2．4 維納濾波器
2．5 綫性約束維納濾波器
2．6 MSE麯麵
2．7 偏差和一緻性
2．8 牛頓算法
2．9 最陡下降算法
2．10應用迴顧
2．10．1 係統辨識
2．10．2 信號增強
2．10．3 信號預測
2．10．4 信道均衡
2．10．5 數字通信係統
2．11小結
2．12習題
參考文獻
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 係數嚮量的收斂特性
3．3．3 係數誤差嚮量協方差矩陣
3．3．4 誤差信號的特性
3．3．5 最小均方誤差
3．3．6 超量均方誤差和失調
3．3．7 瞬態特性
3．4 非平穩環境下LMS算法的特性
3．5 復數LMS算法
3．6 舉例
3．6．1 分析舉例
3．6．2 係統辨識仿真
3．6．3 信道均衡仿真
3．6．4 快速自適應仿真
3．6．5 綫性約束LMS算法
3．7 小結
3．8 習題
參考文獻
第4章 基於LMS準則的算法
4．1 引言
4．2 量化誤差算法
4．2．1 符號誤差算法
4．2．2 雙符號算法
4．2．3 2的冪誤差算法
4．2．4 符號數據算法
4．3 LMS牛頓算法
4．4 歸一化LMS算法
4．5 變換域LMS算法
4．6 仿射投影算法
4．6．1 仿射投影算法的失調
4．6．2 非平穩環境下的算法特性
4．6．3 暫態特性
4．6．4 復數仿射投影算法
4．7 舉例
4．7．1 分析舉例
4．7．2 係統辨識仿真
4．7．3 信號增強仿真
4．7．4 信號預測仿真
4．8 小結
4．9 習題
參考文獻
第5章 常規RLS自適應濾波器
5．1 引言
5．2 遞歸最小二乘算法
5．3 最小二乘解的特性
5．3．1 正交原理
5．3．2 最小二乘解與維納解的關係
5．3．3 確定性自相關初始化的影響
5．3．4 係數嚮量的穩態特性
5．3．5 係數誤差嚮量協方差矩陣
5．3．6 誤差信號的特性
5．3．7 超量均方誤差和失調
5．4 在非平穩環境下的特性
5．5 復數RLS算法
5．6 舉例
5．6．1 分析舉例
5．6．2 係統辨識仿真
5．6．3 信號增強仿真
5．7 小結
5．8 習題
參考文獻
第6章 數據選擇性自適應濾波
6．1 引言
6．2 集員濾波
6．3 集員歸一化LMS算法
6．4 集員仿射投影算法
6．4．1 嚮量γ(k)的平凡選擇
6．4．2 簡單嚮量γ ―(k)
6．4．3 降低簡化SM-AP算法的復雜度
6．5 集員雙歸一化LMS算法
6．5．1 SM-BNLMS算法1
6．5．2 SM-BNLMS算法2
6．6 計算復雜度
6．7 時變γ ―
6．8 部分更新自適應濾波
6．9 舉例
6．9．1 分析舉例
6．9．2 係統辨識仿真
6．9．3 迴聲消除環境
6．9．4 無綫信道環境
6．10小結
6．11習題
參考文獻
第7章 自適應格型RLS算法
7．1 引言
7．2 遞歸最小二乘預測
7．2．1 前嚮預測問題
7．2．2 後嚮預測問題
7．3 階數更新方程
7．3．1 新參數δ(k， i)
7．3．2 ξdbmin（k， i）和wb(k， i)的階數更新
7．3．3 ξdfmin(k， i)和wf(k， i)的階數更新
7．3．4 預測誤差的階數更新
7．4 時間更新方程
7．4．1 預測係數的時間更新
7．4．2 δ(k， i)的時間更新
7．4．3 γ(k， i)的階數更新
7．5 聯閤過程估計
7．6 最小二乘誤差的時間遞歸
7．7 歸一化格型RLS算法
7．7．1 基本階數遞歸
7．7．2 前饋濾波
7．8 誤差反饋格型RLS算法
7．9 基於先驗誤差的格型RLS算法
7．10量化效應
7．11小結
7．12習題
參考文獻
第8章 快速橫嚮RLS算法
8．1 引言
8．2 遞歸最小二乘預測
8．2．1 前嚮預測關係
8．2．2 後嚮預測關係
8．3 聯閤過程估計
8．4 穩定快速橫嚮RLS算法
8．5 小結
8．6 習題
參考文獻
第9章 基於QR分解的RLS濾波器
9．1 引言
9．2 利用QR分解實現對角化
9．2．1 初始化過程
9．2．2 輸入數據矩陣對角化
9．2．3 QR分解RLS算法
9．3 脈動陣實現
9．4 一些實現問題
9．5 快速QR-RLS算法
9．5．1 後嚮預測問題
9．5．2 前嚮預測問題
9．6 小結及進一步解釋
9．7 習題
參考文獻
第10章 自適應IIR濾波器
10．1 引言
10．2 輸齣誤差IIR濾波器
10．3 導數的一般實現方法
10．4 自適應算法
10．4．1 遞歸最小二乘算法
10．4．2 高斯牛頓算法
10．4．3 基於梯度的算法
10．5 其他自適應濾波器結構
10．5．1 級聯形式
10．5．2 格型結構
10．5．3 並聯形式
10．5．4 頻域並聯結構
10．6 均方誤差麯麵
10．7 濾波器結構對MSE麯麵的影響
10．8 其他誤差錶示方法
10．8．1 方程誤差錶示方法
10．8．2 Steiglitz-McBride錶示方法
10．9 小結
10．10習題
參考文獻
第11章 非綫性自適應濾波
11．1 引言
11．2 Volterra級數算法
11．2．1 LMS Volterra濾波器
11．2．2 RLS Volterra濾波器
11．3 自適應雙綫性濾波器
11．4 MLP算法
11．5 RBF算法
11．6 小結
11．7 習題
參考文獻
第12章 子帶自適應濾波器
12．1 引言
12．2 多速率係統
12．3 濾波器組
12．3．1 二頻帶完全重構濾波器組
12．3．2 二頻帶濾波器組的分析
12．3．3 M頻帶濾波器組的分析
12．3．4 分層M頻帶濾波器組
12．3．5 餘弦調製濾波器組
12．3．6 分塊錶示
12．4 子帶自適應濾波器
12．4．1 子帶辨識
12．4．2 二頻帶辨識
12．4．3 閉環結構
12．5 交叉濾波器的消除
12．6 無延遲子帶自適應濾波
12．7 頻域自適應濾波
12．8 小結
12．9 習題
參考文獻
第13章 盲自適應濾波
13．1 引言
13．2 常模相關算法
13．2．1 Godard算法
13．2．2 常模算法
13．2．3 Sato算法
13．2．4 CMA的誤差麯麵
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 小結
13．7 習題
參考文獻
第14章 復數微分
14．1 引言
14．2 復數維納解
14．3 復數LMS算法的推導
14．4 一些有用結果
參考文獻
第15章 LMS算法的量化效應
15．1 引言
15．2 誤差描述
15．3 定點數誤差模型
15．4 係數誤差嚮量協方差矩陣
15．5 算法停止
15．6 均方誤差
15．7 浮點數實現
15．8 LMS算法的浮點數量化誤差
參考文獻
第16章 RLS算法的量化效應
16．1 引言
16．2 誤差描述
16．3 定點數誤差模型
16．4 係數誤差嚮量協方差矩陣
16．5 算法停止
16．6 均方誤差
16．7 定點數實現問題
16．8 浮點數實現問題
16．9 RLS算法的浮點數量化誤差
參考文獻
第17章 卡爾曼濾波器
17．1 引言
17．2 狀態空間模型
17．3 卡爾曼濾波
17．4 卡爾曼濾波器與RLS算法
參考文獻
第18章 集員仿射投影算法分析
18．1 引言
18．2 更新概率
18．3 簡化SM-AP算法的失調
18．4 瞬態特性
18．5 小結
參考文獻

前言/序言

好的，這是為您準備的一份圖書簡介，內容詳實，不包含您提供的書名及其相關內容。 --- 圖書名稱：高性能計算集群係統構建與優化實踐 內容簡介 隨著大數據、人工智能和科學計算的蓬勃發展，高性能計算（HPC）集群已成為現代科研機構、大型企業和雲計算服務提供商不可或缺的核心基礎設施。本書《高性能計算集群係統構建與優化實踐》旨在為係統架構師、係統管理員以及希望深入理解和構建高效HPC環境的工程師提供一本全麵、深入且實用的技術指南。 本書的定位並非停留在理論概念的闡述，而是聚焦於從硬件選型到軟件棧部署，再到係統級性能調優的完整生命周期，提供詳盡的操作步驟、最佳實踐和案例分析。全書內容緊密圍繞當前業界主流的HPC技術棧展開，確保讀者獲取的知識具有高度的實用性和前瞻性。 第一部分：HPC基礎設施規劃與硬件選型 本部分是構建穩定高性能集群的基石。我們首先深入剖析瞭HPC係統的核心需求場景，如計算密集型、內存密集型和I/O密集型工作負載的特點。隨後，詳盡對比瞭當前主流的CPU架構（如Intel Xeon Scalable係列、AMD EPYC係列）在浮點運算能力、內存帶寬和I/O吞吐量方麵的差異，並指導讀者如何根據實際應用需求進行科學的硬件選型。 存儲係統是HPC集群的性能瓶頸高發區。本書用專門的章節詳細介紹瞭並行文件係統（Parallel File Systems）的原理和部署，重點涵蓋瞭Lustre和GPFS（現IBM Spectrum Scale）的架構解析、安裝配置、元數據服務器（MDS）的冗餘設計以及客戶端I/O路徑的優化。此外，對於麵嚮AI和數據分析的NVMe-oF（NVMe over Fabrics）和高性能網絡存儲解決方案，也進行瞭深入的技術剖析和實踐指導。 網絡互聯技術是決定集群並行效率的關鍵。我們詳盡介紹瞭InfiniBand（IB）和高速以太網（如RoCE/iWARP）的特性、拓撲結構設計（如Fat-Tree、Dragonfly）以及配置要點。特彆地，書中詳細講解瞭如何利用RDMA（Remote Direct Memory Access）技術繞過內核協議棧，實現低延遲、高帶寬的進程間通信（IPC）優化。 第二部分：核心軟件棧的部署與配置 構建一個功能完備的HPC集群，需要精細管理復雜的軟件環境。本書將精力集中在開源和主流商業軟件的集成部署上。 集群資源管理與作業調度是HPC係統的“心髒”。我們以Slurm（Simple Linux Utility for Resource Management）為例，從源碼編譯、集群定義、分區設置、作業提交腳本編寫到高級特性（如多用戶QoS管理、作業優先級調度、GPU資源綁定）的配置，提供瞭全程的實踐指南。同時，也對PBS Professional等其他主流調度器進行瞭簡要對比分析。 係統環境的標準化至關重要。本書強調使用容器化技術（如Singularity/Apptainer和Docker）來打包應用程序和庫環境，確保計算環境的一緻性和可復現性。我們詳細介紹瞭如何構建、優化和管理HPC專用的容器鏡像倉庫，以及如何實現容器與底層高性能網絡和存儲資源的無縫對接。 第三部分：並行編程模型與中間件優化 高性能計算的效能最終體現在並行程序的執行效率上。本部分深入探討瞭主流的並行編程範式。MPI（Message Passing Interface）作為集群間通信的標準，書中不僅覆蓋瞭Open MPI和MPICH的編譯和配置，還重點解析瞭其底層傳輸層（如UCX/Verbs）的優化選項，指導用戶針對不同網絡硬件選擇最佳的MPI實現參數。 對於共享內存環境下的並行化，OpenMP（Open Multi-Processing）的綫程綁定、鎖競爭優化和緩存一緻性策略被詳細闡述。更重要的是，本書涵蓋瞭異構計算的編程實踐。NVIDIA CUDA編程模型、OpenACC指令集以及基於SYCL/oneAPI的跨平颱編程方法被係統性介紹，並配有針對GPU加速應用的實際性能調優案例。 第四部分：係統性能監控與故障診斷 一個穩定且高效的HPC係統必須具備強大的監控能力。本書介紹瞭HPC環境下的專用監控棧，包括Ganglia、Prometheus/Grafana，以及專用於作業負載和資源利用率分析的工具。書中提供瞭一套完整的監控指標體係，指導管理員如何從網絡延遲、存儲IOPS、CPU緩存命中率等多個維度，快速定位係統瓶頸。 故障診斷部分提供瞭係統的故障排查流程和工具集。從底層硬件（如內存錯誤ECC報告、電源管理）到中間件（如MPI進程崩潰、調度器死鎖），再到應用層的死鎖與競態條件分析，本書提供瞭一套係統化的診斷思路和實用的命令行工具鏈（如`gdb`、`perf`、`strace`在HPC環境下的應用技巧）。 第五部分：麵嚮前沿領域的優化案例 最後，本書通過幾個貼近實際的優化案例，展示瞭前述技術的綜閤應用。案例涵蓋瞭大規模分子動力學模擬（如LAMMPS）的I/O優化、深度學習訓練（如PyTorch/TensorFlow）中的多節點通信效率提升，以及高分辨率天氣模型的內存布局調整等。這些案例不僅是理論的驗證，更是對讀者解決復雜工程問題的能力培養。 《高性能計算集群係統構建與優化實踐》是一本麵嚮實戰的深度技術手冊，旨在幫助讀者構建、管理和最大化利用下一代高性能計算資源。通過本書的學習，讀者將能夠掌握從硬件選型到軟件調優的全棧技能，為應對高復雜度、大規模的計算挑戰打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是沒得說，封麵采用瞭啞光紙質，手感細膩，而且色彩搭配沉穩大氣，拿在手裏很有分量。內頁的紙張質量也相當不錯，印刷清晰，字跡銳利，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我特彆喜歡它在排版上的用心，圖錶和公式的布局非常閤理，層次分明，即便是初學者也能很快找到重點。書脊的裝訂也很結實，翻閱時不會齣現鬆脫的現象，看得齣齣版方在細節上做瞭不少功夫。對於我這種喜歡收藏實體書的人來說，這本書的物理形態本身就是一種享受。無論是放在書架上，還是在咖啡館裏閱讀，它都散發著一種專業而有格調的氣質。

評分☆☆☆☆☆

語言風格上，這本書的作者展現齣瞭一種極高的學術素養和清晰的邏輯思維。行文流暢自然，但在涉及到復雜概念時，又能迅速切換到嚴謹的學術錶達模式，拿捏得恰到好處。我尤其欣賞作者在引入新概念時所采用的循序漸進的方式，常常會先用一個直觀的例子來鋪墊，然後再進行嚴謹的定義。這種“軟著陸”的處理方式，極大地降低瞭閱讀門檻，讓復雜的自適應理論不再顯得那麼高不可攀。對於需要用英語教材進行輔助學習的人來說，這種結構也很有藉鑒意義，因為它本身就提供瞭一種優秀的學術寫作範本。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛接觸信號處理領域，這本書的理論深度和廣度讓我感到非常震撼。它不僅僅停留在概念的講解上，更深入到瞭數學推導的每一個細節，每一個公式的來龍去脈都闡述得清清楚楚。尤其是對不同濾波器傢族的比較分析，作者的見解獨到，能夠幫助讀者構建起一個完整的知識體係，而不是零散的知識點堆砌。閱讀過程中，我時常會停下來，對照著書中的例證進行手算驗證，這種沉浸式的學習體驗是其他資料難以比擬的。它確實需要一定的數學基礎纔能完全領會，但對於渴望深入理解底層機製的研究者來說，這份“硬核”恰恰是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

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這本書的實踐指導性也極其齣色，它沒有陷入純粹的理論空談。每一個算法的介紹後，都會緊接著提供清晰的實現思路和關鍵的代碼片段。我嘗試著利用書中的描述，在自己的編程環境中復現瞭幾個經典案例，調試過程非常順暢，這極大地增強瞭我的信心。不同於那些隻提供“黑箱”代碼的參考書，這本書教會我如何去思考和構建算法，而不是僅僅如何調用庫函數。對於工程應用而言，這種“知其所以然”的能力纔是核心競爭力，這一點上，本書的貢獻無可替代。

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