自適應濾波器原理（第五版） [Adaptive Filter Theory, Fifth Edition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[加] Simon Haykin（S. 赫金） 著，鄭寶玉 等 譯

圖書標籤:

• 自適應濾波器
• 濾波器理論
• 信號處理
• 數字信號處理
• 自適應係統
• 控製理論
• 通信係統
• 機器學習
• 優化算法
• 係統辨識

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121250521

版次：5

商品編碼：11950926

包裝：平裝

叢書名： 國外電子與通信教材係列

外文名稱：Adaptive Filter Theory, Fifth Edition

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：712

字數：1150000###

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤通信與電子信息類相關專業的高年級本科生、研究生、教師及工程技術人員閱讀。

本書作者是國際知名的教材作者，其編著的基本教材“信號與係統”“通信係統”“自適應濾波器原理”均是國外的優秀*銷教材，已被多所大學采用。本書內容緊跟時代，不斷更新。正因為這樣，該書備受讀者歡迎，影響與日俱增，贏得很高的聲譽。

內容簡介

本書是自適應信號處理領域的一本經典教材。全書共17章，係統全麵、深入淺齣地講述瞭自適應信號處理的基本理論與方法，充分反映瞭近年來該領域的新理論、新技術和新應用。內容包括：隨機過程與模型、維納濾波器、綫性預測、*速下降法、隨機梯度下降法、*小均方（LMS）算法、歸一化LMS自適應算法及其推廣、分塊自適應濾波器、*小二乘法、遞歸*小二乘（RLS）算法、魯棒性、有限字長效應、非平衡環境下的自適應、卡爾曼濾波器、平方根自適應濾波算法、階遞歸自適應濾波算法、盲反捲積，以及它們在通信與信息係統中的應用。

作者簡介

Simon Haykin：IEEE會士、加拿大皇傢學會會士，畢業於英國伯明翰大學電子工程係。現為加拿大McMaster大學的Distinguished University教授，認知係統實驗室主任。2002年獲國際無綫電科學聯盟(URSI）頒發的Henry Booker金質奬章。在無綫通信與信號處理領域的多個方麵著述頗豐，主要研究方嚮為自適應信號處理與智能信號處理、無綫通信與雷達技術，近年來特彆關注認知無綫電和認知雷達方麵的研究。

目錄

目 錄
背景與預覽

第1章 隨機過程與模型
1．1 離散時間隨機過程的部分特性
1．2 平均各態曆經定理
1．3 相關矩陣
1．4 正弦波加噪聲的相關矩陣
1．5 隨機模型
1．6 Wold分解
1．7 迴歸過程的漸近平穩
1．8 尤爾沃剋方程
1．9 計算機實驗： 二階自迴歸過程
1．10 選擇模型的階數
1．11 復值高斯過程
1．12 功率譜密度
1．13 功率譜密度的性質
1．14 平穩過程通過綫性濾波器傳輸
1．15 平穩過程的Cramér譜錶示
1．16 功率譜估計
1．17 隨機過程的其他統計特徵
1．18 多譜
1．19 譜相關密度
1．20 小結與討論
1．21 習題

第2章 維納濾波器
2．1 綫性最優濾波： 問題綜述
2．2 正交性原理
2．3 最小均方誤差
2．4 維納霍夫方程
2．5 誤差性能麯麵
2．6 多重綫性迴歸模型
2．7 示例
2．8 綫性約束最小方差濾波器
2．9 廣義旁瓣消除器
2．10 小結與討論
2．11 習題

第3章 綫性預測
3．1 前嚮綫性預測
3．2 後嚮綫性預測
3．3 列文森杜賓算法
3．4 預測誤差濾波器的性質
3．5 舒爾科恩測試
3．6 平穩隨機過程的自迴歸建模
3．7 Cholesky分解
3．8 格型預測器
3．9 全極點、 全通格型濾波器
3．10 聯閤過程估計
3．11 語音預測建模
3．12 小結與討論
3．13 習題

第4章 最速下降法
4．1 最速下降算法的基本思想
4．2 最速下降算法應用於維納濾波器
4．3 最速下降算法的穩定性
4．4 示例
4．5 作為確定性搜索法的最速下降算法
4．6 最速下降算法的優點與局限性
4．7 小結與討論
4．8 習題

第5章 隨機梯度下降法
5．1 隨機梯度下降原理
5．2 應用1： 最小均方（LMS）算法
5．3 應用2： 梯度自適應格型濾波算法
5．4 隨機梯度下降法的其他應用
5．5 小結與討論
5．6 習題

第6章 最小均方(LMS)算法
6．1 信號流圖
6．2 最優性考慮
6．3 應用示例
6．4 統計學習理論
6．5 瞬態特性和收斂性考慮
6．6 統計效率
6．7 自適應預測的計算機實驗
6．8 自適應均衡的計算機實驗
6．9 最小方差無失真響應波束成形器的計算機實驗
6．10 小結與討論
6．11 習題

第7章 歸一化最小均方(LMS)自適應算法及其推廣
7．1 歸一化LMS算法作為約束最優化問題的解
7．2 歸一化LMS算法的穩定性
7．3 迴聲消除中的步長控製
7．4 實數據時收斂過程的幾何考慮
7．5 仿射投影濾波器
7．6 小結與討論
7．7 習題

第8章 分塊自適應濾波器
8．1 分塊自適應濾波器： 基本思想
8．2 快速分塊LMS算法
8．3 無約束頻域自適應濾波器
8．4 自正交化自適應濾波器
8．5 自適應均衡的計算機實驗
8．6 子帶自適應濾波器
8．7 小結與討論
8．8 習題

第9章 最小二乘法
9．1 綫性最小二乘估計問題
9．2 數據開窗
9．3 正交性原理的進一步討論
9．4 誤差的最小平方和
9．5 正則方程和綫性最小二乘濾波器
9．6 時間平均相關矩陣Φ
9．7 根據數據矩陣構建正則方程
9．8 最小二乘估計的性質
9．9 最小方差無失真響應（MVDR）的譜估計
9．10 MVDR波束成形的正則化
9．11 奇異值分解
9．12 僞逆
9．13 奇異值和奇異嚮量的解釋
9．14 綫性最小二乘問題的最小範數解
9．15 歸一化LMS算法看做欠定最小二乘估計問題的最小範數解
9．16 小結與討論
9．17 習題

第10章 遞歸最小二乘(RLS)算法
10．1 預備知識
10．2 矩陣求逆引理
10．3 指數加權遞歸最小二乘算法
10．4 正則化參數的選擇
10．5 誤差平方加權和的更新遞歸
10．6 示例： 單個權值自適應噪聲消除器
10．7 統計學習理論
10．8 效率
10．9 自適應均衡的計算機實驗
10．10 小結與討論
10．11 習題

第11章 魯棒性
11．1 魯棒性、 自適應和乾擾
11．2 魯棒性： 源於H∞優化的初步考慮
11．3 LMS算法的魯棒性
11．4 RLS算法的魯棒性
11．5 從魯棒性的角度比較LMS和RLS算法
11．6 風險敏感的最優性
11．7 在魯棒性與有效性（效率）之間的摺中
11．8 小結與討論
11．9 習題

第12章 有限字長效應
12．1 量化誤差
12．2 最小均方算法
12．3 遞歸最小二乘算法
12．4 小結與討論
12．5 習題

第13章 非平穩環境下的自適應
13．1 非平穩的前因後果
13．2 係統辨識問題
13．3 非平穩度
13．4 跟蹤性能評價準則
13．5 LMS算法的跟蹤性能
13．6 RLS算法的跟蹤性能
13．7 LMS算法和RLS算法的跟蹤性能比較
13．8 自適應參數的調整
13．9 IDBD算法
13．10 自動步長法
13．11 計算機實驗： 平穩和非平穩環境數據的混閤
13．12 小結與討論
13．13 習題

第14章 卡爾曼濾波器
14．1 標量隨機變量的遞歸最小均方估計
14．2 卡爾曼濾波問題
14．3 新息過程
14．4 應用新息過程進行狀態估計
14．5 濾波
14．6 初始條件
14．7 卡爾曼濾波器小結
14．8 卡爾曼濾波的最優性準則
14．9 卡爾曼濾波器作為RLS算法的統一基礎
14．10 協方差濾波算法
14．11 信息濾波算法
14．12 小結與討論
14．13 習題

第15章 平方根自適應濾波算法
15．1 平方根卡爾曼濾波器
15．2 在兩種變形卡爾曼濾波器基礎上構建平方根自適應濾波器
15．3 QRD-RLS算法
15．4 自適應波束成形
15．5 逆QRD-RLS算法
15．6 有限字長效應
15．7 小結與討論
15．8 習題

第16章 階遞歸自適應濾波算法
16．1 采用最小二乘估計的階遞歸自適應濾波器： 概述
16．2 自適應前嚮綫性預測
16．3 自適應後嚮綫性預測
16．4 變換因子
16．5 最小二乘格型(LSL)預測器
16．6 角度歸一化估計誤差
16．7 格型濾波的一階狀態空間模型
16．8 基於QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)濾波器
16．9 QRD-LSL濾波器基本特性
16．10 自適應均衡的計算機實驗
16．11 采用後驗估計誤差的遞歸LSL濾波器
16．12 采用帶誤差反饋先驗估計誤差的遞歸LSL濾波器
16．13 遞歸LSL算法與RLS算法之間的關係
16．14 有限字長效應
16．15 小結與討論
16．16 習題

第17章 盲反捲積
17．1 盲反捲積問題概述
17．2 利用循環平穩統計量的信道辨識
17．3 分數間隔盲辨識用子空間分解
17．4 Bussgang盲均衡算法
17．5 將Bussgang算法推廣到復基帶信道
17．6 Bussgang算法的特例
17．7 分數間隔Bussgang均衡器
17．8 信號源未知的概率分布函數的估計
17．9 小結與討論
17．10 習題

後記

附錄A 復變函數
附錄B 計算復梯度的沃廷格微分
附錄C 拉格朗日乘子法
附錄D 估計理論
附錄E 特徵分析
附錄F 非平衡熱力學的朗之萬方程
附錄G 鏇轉和映射
附錄H 復數維薩特分布
術語
參考文獻
建議閱讀文獻
中英文術語對照錶

前言/序言

譯 者 序

自適應信號處理是信號與信息處理學科一個重要的學科分支， 並成功地應用於通信、控製、雷達、聲呐、地震和生物醫學工程等領域。由國際著名學者西濛?赫金（Simon Haykin）教授編著並為我國廣大讀者所熟悉的《自適應濾波器原理》一書， 全麵、 係統地介紹瞭這方麵的基本理論和應用技術， 充分反映瞭該領域的最新成果， 是自適應信號處理領域一部與時俱進的佳作。

該書自第一版1986年問世以來， 三十年間， 已齣五版。從第一版僅僅涉及常規自適應濾波， 到第二版引入盲自適應方法， 再到第三版引入人工神經方法， 直到第四版的局部修改和第五版的進一步修訂， 始終貫穿著一條基本脈絡：體係愈加閤理， 日臻完善；內容緊跟時代， 不斷更新。正因為這樣， 該書備受讀者歡迎， 影響與日俱增， 贏得很高的聲譽。相信該書第五版及其中譯本的齣版， 必將對我國高校相關課程體係和內容改革起到一定的藉鑒作用。

該書第五版除保持原書構思新穎、 取材得當、 概念清楚、 論述嚴謹等特色外， 內容有所取捨。例如：

● 增加瞭第5章“隨機梯度下降法”和第11章“魯棒性”；

● 在新版第6章的LMS算法和第10章的RLS算法中引入“統計效率”的概念， 並用統計學習理論重新論述和分析瞭這兩類算法的收斂性問題；

● 將原版第14章更名為“非平穩環境下的自適應”， 並增加瞭相關內容， 以作為新版的第13章；

● 刪除瞭舊版本中與本書主題或實際應用關係不大的自適應IIR濾波器（原第11章）和反嚮傳播學習（原第17章）兩章內容， 並把有關學習的概念放到新版第13章做適當介紹；

● 在“後記”中刪除瞭與本書主題關係不大的“遞歸神經網絡”和“非綫性動力學”等內容， 並引入反映該領域新進展的基於核(函數)的非綫性自適應濾波等內容。

盡管有上述修改， 但其涉及的主要內容和該書的適用範圍沒有大的變化。根據譯者使用該書所積纍的經驗， 再結閤第五版翻譯過程的體會， 我們認為， 新版本至少有以下幾個特點：

● 進一步完善瞭體係結構， 強化瞭數學基礎。

● 更加注意新穎性、 係統性與實用性的緊密結閤。

● 更加突齣通信信號處理應用。

本書由鄭寶玉教授主持翻譯， 並負責全書統稿和審校。 在本書翻譯過程中， 得到多方麵的支持和幫助。 除主持者外， 為本書提供初稿和參與翻譯工作的還有：王磊、 硃艷、 陳守寜、 趙玉娟、 孔繁坤、 鄭鼕生、 杜月林、 餘文斌、 江雪、 魏浩、 林碧蘭、 錢程等老師和研究生。 電子工業齣版社的各級領導和編輯為本書的齣版付齣瞭辛勤的勞動， 藉此機會， 錶示誠摯的謝意。 由於全書篇幅太大， 時間倉促， 加之譯者水平有限， 錯誤和不妥之處在所難免， 懇望讀者批評指正。

前 言

新舊版本比較

本書新版本（第五版）對舊版本（第四版）進行瞭大量的修訂。主要修改如下除這裏所羅列的修改外， 還包括散布在其他章節的許多修改。例如， 第6章增加瞭關於LMS算法的最優性考慮和統計效率的新內容， 第10章引入瞭關於RLS算法統計效率的新內容， 第14章新增瞭關於信息濾波算法的獨特特性和Fisher信息等內容。——譯者注：

1.引入瞭全新的第5章關於隨機梯度下降法的內容。

2.根據朗之萬（Langevin）函數及相應的布朗運動， 修改瞭第6章(舊版本第5章)中最小均方(LMS)的統計學習理論。

3.引入瞭全新的第11章關於魯棒性的內容。

4.在第13章後半部引入非平穩環境下自適應的新內容， 並將其應用於增量Delta-Bar-Delta（IDBD）算法和自動步長方法。

5.在附錄Ｂ和附錄Ｆ中分彆引入關於微積分及朗之萬函數的新內容。

6.更新瞭參考文獻， 增列瞭“建議閱讀文獻”。

7.刪除瞭舊版本中“自適應IIR濾波器”和關於復數神經網絡的“反嚮傳播學習”兩章。

本書新版要點

自適應濾波器是統計信號處理中的一個重要組成部分。它可對未知統計環境或非平穩環境下的各種信號處理問題， 提供一種十分吸引人的解決方案， 並且其性能通常遠優於用常規方法設計的固定濾波器。此外， 自適應濾波器還能夠提供非自適應方法所不能提供的信號處理能力。因此， 自適應濾波器已經成功應用於諸如通信、 控製、 雷達、 聲呐、 地震和生物醫學工程等許多領域。

本書寫作目的

本書寫作的主要目的是研究各種綫性自適應濾波器的數學原理。所謂自適應性是根據輸入數據調整濾波器中的自由參數（係數）來實現的， 從而使得自適應濾波器實際上是非綫性的。我們說自適應濾波器是“綫性”的， 指的是如下含義：

無論何時濾波器的輸入－輸齣映射都服從疊加原理， 在任何特定的時刻， 而且在任意特定時刻濾波器的參數都是固定的。

綫性自適應濾波問題不存在唯一的解。但存在由各種遞歸算法所錶示的“一套工具”， 每一工具給齣它所擁有的期望特性。本書就提供瞭這樣一套工具。

在背景方麵， 假設讀者已學過概率論、 數字信號處理等大學本科的導論性課程及通信和控製係統等先修課程。

本書組成結構

本書緒論部分從一般性地討論自適應濾波器的運算及其不同形式開始， 並以其發展曆史的注釋作為結束。其目的是想通過該課題的豐富曆史， 嚮那些對該領域感興趣並有誌潛心鑽研的讀者追溯這些研究動機的由來。

本書主體內容共17章， 具體安排如下。

1)隨機過程與模型， 這方麵內容在第1章介紹， 著重講解平穩隨機過程的部分特徵（如二階統計描述）。它是本書其餘部分內容的主要基礎。

2)維納濾波器理論及其在綫性預測中的應用（第2章和第3章）, 維納濾波器在第2章中介紹， 它定義瞭平穩環境下的最佳綫性濾波器， 而且提供瞭綫性自適應濾波器的一個基本框架。第3章講述瞭綫性預測理論， 著重講述瞭前嚮預測和後嚮預測及其變種， 並以綫性預測在語音編碼中的應用作為該章的結束。

3)梯度下降法, 在第4章和第5章中講述。第4章介紹瞭一種固定型的古老最優化技術（即所謂最速下降法）的基礎； 該方法提供瞭維納濾波器波的一種迭代演變框架。作為直接對比， 第5章介紹瞭隨機梯度下降法的基本原理； 該方法非常適閤處理非平穩環境， 而且通過最小均方(LMS, least-mean-square)和梯度自適應格型(GAL, gradient adaptive lattice)算法闡明瞭其適用性。

4)LMS算法族， 涵蓋瞭第6章、 第7章、 第8章三章， 具體如下：

● 第6章討論瞭LMS算法的各種不同應用， 詳盡闡述瞭小步長統計理論。這一新的理論來源於非平衡熱力學的朗之萬方程， 這為LMS算法的瞬態過程提供瞭一個比較準確的評估。計算機仿真證明瞭該理論的有效性。

● 第7章和第8章擴展瞭傳統的LMS算法族。這一點是通過詳細論述歸一化LMS算法、 仿射投影自適應濾波算法、 頻域和子帶自適應LMS濾波算法來實現的。仿射投影算法可看做介於LMS算法與遞歸最小二乘（RLS）算法的中間算法。頻域和子帶自適應LMS濾波算法將在後麵討論。

5)最小二乘法和RLS算法, 分彆在第9章和第10章介紹。第9章論述瞭最小二乘法， 它可看做源於隨機過程的維納濾波器的確定性副本。在最小二乘法中， 輸入數據是以塊(block-by-block)為基礎進行處理的。過去因其數值計算復雜性而被忽視的分塊方法正日益引起人們的關注， 這得益於數字計算機技術的不斷進步。第10章在最小二乘法的基礎上設計瞭RLS算法， 並詳盡闡述瞭其瞬態過程的統計理論。

6)魯棒性、 有限字長效應和非平穩環境下的自適應問題， 分彆在第11章、 第12章和第13章介紹。具體如下：

● 第11章介紹瞭H∞理論， 它為魯棒性提供數學基礎。在這一理論下， 隻要所選的步長參數很小， LMS算法在H∞的意義下就是魯棒的； 但在麵對內在或外在乾擾的非平穩環境時， RLS算法的魯棒性不如LMS算法。本章也討論瞭確定性魯棒性與統計有效性（效率）之間的摺中問題。

● 第5~10章的綫性自適應濾波算法理論以無限精度運算為基礎。然而， 當用數字形式實現任何自適應濾波算法時， 將産生由有限精度運算所引起的有限字長效應。第12章討論瞭LMS和RLS算法數字實現時的有限字長效應。

● 第13章擴展瞭LMS和RLS算法理論。這是通過評價和比較運行於非穩定環境(設其為馬爾可夫模型)下LMS和RLS算法的性能來實現的。這一章的第二部分主要研究兩個新算法：其一為增量delta-bar-delta（IDBD）算法， 它由傳統LMS算法的步長參數的嚮量化實現； 其二為自動步長法， 它以IDBD算法為基礎， 通過實驗構成一個自適應步驟， 以避免手動調整步長參數。

7)卡爾曼濾波理論及相關的自適應濾波算法， 這些內容在第14章、 第15章、 第16章中介紹， 具體如下：

● 第14章介紹瞭RLS算法。實際上， RLS算法是著名的卡爾曼濾波的一個特例。突齣狀態的概念是卡爾曼濾波的一個重要特點。因此， 很好地理解卡爾曼濾波理論（也包括將平穩環境下的維納濾波器作為其特例）是十分重要的。此外， 應注意到協方差濾波和信息濾波算法是卡爾曼濾波器的變種。

● 第15章在協方差濾波和信息濾波的基礎上導齣瞭它們各自的平方根形式。具體而言， 就是引入前陣列和後陣列的思想， 從而促使一類使用吉文斯(Givens)鏇轉脈動陣列的新的自適應濾波算法的産生。

● 第16章介紹瞭另一類新的階遞歸最小二乘格型（LSL）濾波算法， 該算法也建立在協方差型和信息算法型卡爾曼濾波器的基礎上。為瞭實現這類算法， 需要利用一種數值魯棒的所謂QR分解方法。階遞歸LSL算法的另一個有吸引力的特點是其計算復雜度遵循綫性規律。但是， 這些算法的所有優點都是以數學和編碼上的高度復雜性為代價的。

8)無監督(自組織)自適應， 即盲反捲積， 在本書的最後一章即第17章介紹。這裏所謂的“盲”錶示在完成自適應濾波的過程中不需要期望響應的協助。這個艱巨任務是采用基於如下概念的模

《自適應濾波器原理（第五版）》是一本深入探討自適應濾波器理論、設計與應用的經典著作。本書全麵而係統地介紹瞭自適應濾波器領域的核心概念、關鍵算法以及實際應用中的挑戰與解決方案。 核心理論與算法 本書開篇即闡述瞭自適應濾波器在信號處理中的基本作用，即根據輸入的信號數據自動調整自身參數，以達到最優的濾波效果，無需預先知道信號或噪聲的統計特性。隨後，詳細剖析瞭自適應濾波器的數學模型，包括輸入信號、期望響應、濾波器的輸齣以及誤差信號等基本組成部分。 本書著重介紹瞭兩種主要的自適應濾波器算法：最小均方（LMS）算法及其變種，以及遞歸最小二乘（RLS）算法。 最小均方（LMS）算法：本書深入講解瞭LMS算法的原理，包括其迭代更新過程、步長參數的選擇及其對算法收斂速度和均方誤差的影響。詳細分析瞭LMS算法的收斂性、均方收斂性以及均方收斂速度。在此基礎上，本書還介紹瞭LMS算法的多種重要變種，例如： 歸一化LMS（NLMS）算法：探討瞭NLMS算法如何通過歸一化輸入信號的能量來提高算法的穩定性，尤其是在輸入信號功率變化較大時，NLMS算法展現齣更優越的性能。 塊LMS（BLMS）算法：介紹瞭BLMS算法如何以數據塊為單位進行更新，從而提高計算效率，並分析瞭其在特定應用場景下的優勢。 遞歸LMS（RLMS）算法：討論瞭RLMS算法如何結閤遞歸的思想，進一步優化LMS算法的性能。 變步長LMS（VSLMS）算法：闡述瞭變步長LMS算法如何根據誤差信號的大小動態調整步長參數，以在收斂速度和穩態誤差之間取得更好的平衡。 遞歸最小二乘（RLS）算法：本書詳細推導瞭RLS算法的原理，揭示瞭其通過最小化誤差的纍積平方和來估計濾波器參數的數學基礎。詳細分析瞭RLS算法的收斂速度，通常比LMS算法更快。同時，本書也探討瞭RLS算法的計算復雜度，以及如何通過改進算法來降低計算負擔，例如： 遺忘因子RLS（RLSF）算法：介紹瞭遺忘因子的概念，如何使算法更加關注最近的數據，從而提高對時變係統的跟蹤能力。 固定點RLS算法：分析瞭固定點RLS算法在實際硬件實現中的優勢，能夠避免浮點運算帶來的精度損失。 低復雜度RLS算法：介紹瞭一些簡化計算量的RLS算法變種，以適應資源受限的嵌入式係統。 除瞭LMS和RLS算法，本書還介紹瞭其他重要的自適應濾波器理論，例如： 梯度自適應格型（GARCH）濾波器：講解瞭格型結構的優勢，以及其在提高收斂速度和減小計算量方麵的潛力。 最小二乘格型（LSGR）濾波器：介紹瞭基於最小二乘準則的格型濾波器，分析瞭其性能特點。 卡爾曼濾波器：雖然卡爾曼濾波器本身不是自適應濾波器，但本書將其與自適應濾波器進行對比，並闡述瞭在某些情況下，卡爾曼濾波器的原理可以與自適應濾波器相結閤，以獲得更優的性能。 應用領域 本書不僅提供瞭紮實的理論基礎，更重點介紹瞭自適應濾波器在眾多實際應用中的廣泛部署，並提供瞭詳細的案例分析。這些應用領域涵蓋： 通信係統： 均衡器：在通信信道中，由於多徑效應等原因會導緻信號失真。自適應均衡器能夠實時地補償這種失真，恢復原始信號，提高通信質量。本書詳細分析瞭基於LMS和RLS的均衡器設計。 噪聲消除：在電話、麥剋風等設備中，環境噪聲會嚴重影響語音質量。自適應噪聲消除器能夠有效地抑製背景噪聲，突齣目標語音。 迴聲消除：在電信會議、免提電話等場景下，用戶的聲音會通過揚聲器傳播並被麥剋風再次拾取，形成迴聲。自適應迴聲消除器能夠有效地消除這種迴聲，改善通話體驗。 信號處理： 譜估計：自適應濾波器可以用於估計信號的功率譜密度，在許多信號分析和識彆任務中具有重要作用。 係統辨識：通過將自適應濾波器設計成能夠模擬未知係統的行為，從而實現對該係統的參數進行估計和辨識。 信號預測：基於過去的信號數據，自適應濾波器可以對未來的信號值進行預測，這在數據壓縮、時間序列分析等方麵有重要應用。 控製係統： 自適應控製：自適應濾波器可以集成到控製係統中，用於估計被控對象的模型參數，並根據係統狀態的變化實時調整控製器參數，實現魯棒的控製性能。 機器人學：在機器人導航、目標跟蹤等應用中，自適應濾波器可以用於處理傳感器噪聲，估計目標的位置和速度。 生物醫學工程： 心電圖（ECG）和腦電圖（EEG）信號處理：自適應濾波器可以用於去除ECG/EEG信號中的噪聲和僞跡，提高信號的診斷價值。 醫學成像：在醫學成像領域，自適應濾波器可以用於圖像增強、去噪等。 其他領域： 語音識彆與閤成：自適應濾波器在語音信號的預處理、特徵提取等方麵發揮著重要作用。 機器學習：作為一種強大的信號處理工具，自適應濾波器也為許多機器學習算法提供瞭基礎。 內容特點 循序漸進：本書從基本的概念和理論齣發，逐步深入到復雜的算法和應用，適閤不同背景的讀者。 數學嚴謹：對算法的推導和分析均基於紮實的數學基礎，保證瞭理論的準確性和可靠性。 強調直觀理解：在講解復雜數學概念時，作者力求通過圖示和通俗的語言來幫助讀者建立直觀的理解。 豐富的例題與習題：書中包含大量的例題，用於說明理論的應用，並配有習題，幫助讀者鞏固所學知識。 對工程實踐的關注：本書不僅關注理論，也深入探討瞭自適應濾波器在實際工程中遇到的問題，例如計算復雜度、穩定性、實時性等，並提供瞭相應的解決方案。 總而言之，《自適應濾波器原理（第五版）》是一本內容豐富、理論紮實、應用廣泛的權威著作，無論對於從事信號處理、通信、控製、機器學習等領域的科研人員、工程師，還是對此領域感興趣的學生，都是一本不可或缺的學習和參考資料。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《自適應濾波器原理（第五版）》，最直觀的感受就是它的“硬核”。這絕對不是一本能讓你輕鬆“掃一眼”就能掌握的書。它要求讀者具備紮實的數學基礎，尤其是綫性代數、概率論和隨機過程等方麵的知識。書中充斥著各種公式、定理、證明，每一個推導過程都一絲不苟，邏輯嚴密，容不得半點馬虎。起初，我確實被其中復雜的數學推導嚇到瞭，但隨著閱讀的深入，我逐漸體會到這種嚴謹性帶來的好處。當你理解瞭每一個數學符號背後的意義，你纔能真正掌握自適應濾波器的精髓。作者在講解時，總是能循序漸進，從最簡單的模型開始，逐步引入更復雜的概念，讓讀者有足夠的時間去消化和理解。我特彆喜歡書中關於不同算法在不同應用場景下的性能對比分析，這讓我能夠更清晰地認識到每種算法的優劣勢，以及在實際工程中如何選擇最適閤的算法。雖然閱讀過程充滿挑戰，但每攻剋一個難點，都能帶來巨大的成就感，也讓我對信號處理領域有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

《自適應濾波器原理（第五版）》這本書，給我的感覺就是，它就像是自適應濾波器這個領域的“聖經”。它的內容非常係統和全麵，幾乎囊括瞭該領域所有的重要概念和技術。作者的講解風格非常嚴謹，而且邏輯性極強，每一個章節之間的銜接都非常自然流暢。我尤其喜歡書中關於“譜估計”和“噪聲消除”的章節，作者在這兩個領域的研究成果非常突齣，講解得深入淺齣，並且結閤瞭大量的仿真實例，讓我能夠非常直觀地理解這些復雜的技術。書中對各種算法的數學推導過程都進行瞭詳細的闡述，這對於我這樣希望深入理解算法原理的讀者來說，非常有價值。盡管這本書的篇幅不小，但每一頁都充滿瞭乾貨，沒有任何冗餘的內容。它是一本能夠幫助我快速提升自適應濾波器理論水平和工程實踐能力的寶貴參考書。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《自適應濾波器原理（第五版）》時，我並沒有預料到它會如此深刻地改變我對信號處理的理解。這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的概念開始，逐步深入到最前沿的研究方嚮。我特彆喜歡作者在解釋算法時所采用的“由淺入深”的方式，即使是對自適應濾波器瞭解不多的讀者，也能在仔細閱讀後建立起清晰的認識。書中對最小均方（LMS）算法及其各種變體的講解，可以說是經典中的經典，清晰易懂，同時又包含瞭很多不為人知的細節。而當我深入到關於“非綫性自適應濾波器”的章節時，我更是感到眼前一亮。作者用生動形象的語言，結閤大量的仿真實例，為我打開瞭一個全新的研究領域。這本書的價值在於，它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更重要的是，它激發瞭我對自適應濾波器未來發展方嚮的思考。它是一本值得反復閱讀、深入研究的學術著作，對於任何希望在自適應濾波器領域有所建樹的研究者來說，都是不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本《自適應濾波器原理（第五版）》確實是一本厚重的學術著作，我當初選擇它，正是看中瞭其在這一領域的權威地位和深入程度。翻開第一頁，撲麵而來的就是嚴謹的數學推導和清晰的邏輯鏈條，感覺就像進入瞭一個浩瀚的信號處理知識海洋。書中的每一個章節都像是精心構建的模塊，從基礎的最小均方（LMS）算法，到更復雜的遞歸最小二乘（RLS）算法，再到各種變體和優化，講解得淋灕盡緻。作者並沒有止步於理論的羅列，而是通過大量的圖示和僞代碼，將抽象的概念具象化，這對於我這樣更偏嚮實踐的讀者來說，簡直是雪中送炭。我尤其欣賞作者在解釋算法的收斂性、穩定性以及性能分析時的細緻入微，每一個前提條件，每一個關鍵假設，都解釋得明明白白，讓人在理解算法工作原理的同時，也對它的局限性有瞭深刻的認識。這本書的深度，足以讓一個初學者從入門到精通，也能夠讓有經驗的研究者在其中找到新的啓發和更深入的思考。它不僅僅是一本書，更像是一本可以反復研讀的工具書，每次重讀都能有新的體會和收獲，仿佛在探索一個永無止境的知識寶藏。

評分☆☆☆☆☆

《自適應濾波器原理（第五版）》這本書，在我看來，是一次對自適應濾波器領域的深度探索之旅。作者以其深厚的學術造詣，將這個復雜的主題梳理得井井有條。我尤其喜歡書中關於“信道均衡”和“迴聲消除”的章節，作者在這些實際應用場景中，詳細闡述瞭不同自適應算法的優劣勢，並且提供瞭具體的實現思路。書中對算法的性能分析，如收斂速度、均方誤差等，都進行瞭嚴謹的推導和詳細的討論，這對於我這樣需要進行算法評估和優化的讀者來說，至關重要。我反復研讀瞭關於“盲信號分離”的章節，作者在這裏介紹瞭一些前沿的研究方法，這讓我對自適應濾波器的發展方嚮有瞭更清晰的認識。雖然閱讀過程需要投入大量的時間和精力，但每次深入理解一個新概念，都會有一種豁然開朗的感覺。這本書不僅僅是一本工具書，更是一本能夠激發思考、啓發創新的寶典。

評分☆☆☆☆☆

拿到《自適應濾波器原理（第五版）》後，我花瞭很長一段時間纔真正進入狀態。它的內容非常係統化，幾乎涵蓋瞭自適應濾波器研究的方方麵麵。從經典的LMS算法到其各種改進型，再到RLS算法及其變種，幾乎所有重要的理論和技術都在書中得到瞭詳盡的闡述。更令我印象深刻的是，書中不僅僅是理論的堆砌，而是非常注重理論與實踐的結閤。作者通過大量的例子和仿真結果，直觀地展示瞭各種算法的性能錶現，以及它們在實際應用中的效果。這對於我這樣希望將理論知識應用於實際項目的人來說，非常有價值。我尤其喜歡書中關於濾波器設計、性能評估以及魯棒性分析的章節，這些內容對於理解濾波器的實際工程應用至關重要。雖然這本書的篇幅不小，但每一頁都充滿瞭乾貨，沒有任何冗餘的內容。它就像一位經驗豐富的導師，耐心地引導你一步步深入自適應濾波器的世界，讓你在掌握核心技術的同時，也能培養解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《自適應濾波器原理（第五版）》這本書，給我的第一印象就是“專業”和“全麵”。作者在書中展現瞭對自適應濾波器領域深厚的功底，內容涵蓋瞭從理論基礎到最新研究成果的各個方麵。我尤其欣賞書中對各種算法的數學推導過程的嚴謹性，每一個步驟都清晰明瞭，讓讀者能夠完全理解算法的由來和工作原理。書中的大量圖示和錶格，更是將復雜的概念可視化，極大地提高瞭閱讀效率。我花瞭大量時間研究瞭書中關於“采樣率轉換”和“盲均衡”的章節，這些內容對於我正在進行的研究項目非常有幫助。作者在講解這些內容時，不僅提供瞭詳細的理論分析，還結閤瞭實際的應用案例，讓我能夠更清楚地認識到這些技術在實際工程中的重要性。這本書不僅僅是一本教科書，更是一本能夠幫助我解決實際問題的寶貴參考資料，它讓我對自適應濾波器的應用前景充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《自適應濾波器原理（第五版）》是一本極具挑戰性但也同樣極具迴報的書籍。作者在書中對自適應濾波器的理論和應用進行瞭深入的探討，內容之詳實，幾乎達到瞭教科書級彆的標準。我個人非常欣賞書中對“最優濾波器理論”和“卡爾曼濾波”的講解，作者將這兩個看似獨立的領域巧妙地聯係起來，並在此基礎上引齣瞭自適應濾波器的一些高級概念。書中的數學推導雖然復雜，但作者總是能夠提供清晰的解釋和輔助性的圖示，幫助讀者剋服理解上的障礙。我花瞭大量時間鑽研關於“非綫性係統辨識”的章節，書中對各種神經網絡在自適應濾波中的應用進行瞭詳盡的介紹，這讓我看到瞭自適應濾波器未來發展的廣闊前景。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維的啓迪，它讓我學會瞭如何從更宏觀的角度去理解和分析復雜的問題。

評分☆☆☆☆☆

《自適應濾波器原理（第五版）》這本書，給我的感覺就像是在一座知識的殿堂裏漫步。從基礎的信號模型和噪聲分析，到復雜的濾波器結構和優化算法，作者都以極其清晰和嚴謹的方式呈現齣來。我尤其贊賞書中在講解每一個算法時，都深入剖析瞭其背後的數學原理，而不是簡單地給齣公式。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我能夠更深刻地理解算法的本質，從而在麵對實際問題時，能夠靈活地運用和改進。書中的插圖和圖錶更是功不可沒，它們將抽象的數學概念可視化，讓原本枯燥的理論變得生動有趣，也極大地幫助我理解復雜的數學關係。我反復研讀瞭關於遞歸最小二乘（RLS）算法的章節，書中對其收斂速度、計算復雜度以及在不同噪聲環境下的錶現分析，都讓我受益匪淺。這本書不僅僅是教材，更是一本能夠激發思考、啓發創新的寶典，它讓我看到瞭自適應濾波技術在各個領域的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我隻能說，是一次挑戰與收獲並存的閱讀體驗。作者在《自適應濾波器原理（第五版）》中，毫不避諱地展現瞭自適應濾波領域的復雜性和深度。開篇就涉及到瞭深厚的數學理論，這對於初學者來說，無疑是一個不小的門檻。然而，一旦你剋服瞭最初的睏難，你會發現，這本書就像一個巨大的寶庫，等待你去挖掘。我特彆喜歡書中對不同算法在不同應用場景下的性能分析，這讓我能夠更深刻地理解每種算法的適用範圍和局限性。例如，在處理非平穩信號時，書中對各種改進型LMS算法的比較，以及對RLS算法在數據量有限情況下的優劣分析，都給我留下瞭深刻的印象。盡管有時需要反復琢磨某些數學推導，但每當我能夠真正理解一個復雜的概念時，那種成就感是無與倫比的。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的訓練，它讓我學會瞭如何嚴謹地思考問題，如何係統地分析技術。

評分☆☆☆☆☆

東西很好的

評分☆☆☆☆☆

京東發貨的速度越來越慢可是怎麼迴事？

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，信號處理領域必備，值得不停翻看。

評分☆☆☆☆☆

下午就到瞭，雙十二真給力啊！就是發票寫錯瞭，能重開嗎？

評分☆☆☆☆☆

質量很好

評分☆☆☆☆☆

好，比圖書館便宜

評分☆☆☆☆☆

相信京東啊，送貨速度快，小哥人也特彆好

評分☆☆☆☆☆

一直想買的，還挺不錯的，下次繼續購買

評分☆☆☆☆☆

還行，期待後續研讀