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自适应滤波器原理 by (加)西蒙·赫金(SIMONHAYKIN)著;郑宝玉译 is a book available to read on EtoBox.

What is 自适应滤波器原理 about?

封面 1 书名 3 版权 4 前言 5 目录 11 背景与预览 17 第1章 随机过程与模型 37 1.1 离散时间随机过程的部分特性 37 1.2 平均各态历经定理 38 1.3 相关矩阵 40 1.4 正弦波加噪声的相关矩阵 44 1.5 随机模型 45 1.6 Wold分解 49 1.7 回归过程的渐近平稳 50 1.8 尤尔-沃克方程 52 1.9 计算机实验:二阶自回归过程 53 1.10 选择模型的阶数 59 1.11 复值高斯过程 61 1.12 功率谱密度 62 1.13 功率谱密度的性质 64 1.14 平稳过程通过线性滤波器传输 65 1.15 平稳过程的Cramer谱表示 68 1.16 功率谱估计 69 1.17 随机过程的其他统计特征 72 1.18 多谱 73 1.19 谱相关密度 75 1.20 小结与讨论 77 1.21 习题 78 第2章 维纳滤波器 81 2.1 线性最优滤波:问题综述 81 2.2 正交性原理 82 2.3 最小均方误差 86 2.4 维纳-霍夫方程 87 2.5 误差性能曲面 89 2.6 多重线性回归模型 92 2.7 示例 94 2.8 线性约束最小方差滤波器 97 2.9 广义旁瓣消除器 101 2.10 小结与讨论 107 2.11 习题 108 第3章 线性预测 114 3.1 前向线性预测 114 3.2 后向线性预测 119 3.3 列文森-杜宾算法 123 3.4 预测误差滤波器的性质 130 3.5 舒尔-科恩测试 137 3.6 平稳随机过程的自回归建模 139 3.7 Cholesky分解 141 3.8 格型预测器 144 3.9 全极点、全通格型滤波器 147 3.10 联合过程估计 149 3.11 语音预测建模 152 3.12 小结与讨论 157 3.13 习题 158 第4章 最速下降法 166 4.1 最速下降算法的基本思想 166 4.2 最速下降算法应用于维纳滤波器 167 4.3 最速下降算法的稳定性 169 4.4 示例 173 4.5 作为确定性搜索法的最速下降算法 183 4.6 最速下降算法的优点与局限性 184 4.7 小结与讨论 185 4.8 习题 185 第5章 随机梯度下降法 189 5.1 随机梯度下降原理 189 5.2 应用1:最小均方(LMS)算法 191 5.3 应用2:梯度自适应格型滤波算法 195 5.4 随机梯度下降法的其他应用 201 5.5 小结与讨论 201 5.6 习题 202 第6章 最小均方(LMS)算法 204 6.1 信号流图 204 6.2 最优性考虑 205 6.3 应用示例

Author

(加)西蒙·赫金(SIMONHAYKIN)著;郑宝玉译

Publisher

北京:电子工业出版社

Published

2016

Language

ZH

ISBN

9787121250521