自适应滤波器原理（第五版） [Adaptive Filter Theory, Fifth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] Simon Haykin（S. 赫金） 著，郑宝玉 等 译

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• 自适应滤波器
• 滤波器理论
• 信号处理
• 数字信号处理
• 自适应系统
• 控制理论
• 通信系统
• 机器学习
• 优化算法
• 系统辨识

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121250521

版次：5

商品编码：11950926

包装：平装

丛书名： 国外电子与通信教材系列

外文名称：Adaptive Filter Theory, Fifth Edition

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：712

字数：1150000###

编辑推荐

适读人群 ：本书适合通信与电子信息类相关专业的高年级本科生、研究生、教师及工程技术人员阅读。

本书作者是国际知名的教材作者，其编著的基本教材“信号与系统”“通信系统”“自适应滤波器原理”均是国外的优秀*销教材，已被多所大学采用。本书内容紧跟时代，不断更新。正因为这样，该书备受读者欢迎，影响与日俱增，赢得很高的声誉。

内容简介

本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。全书共17章，系统全面、深入浅出地讲述了自适应信号处理的基本理论与方法，充分反映了近年来该领域的新理论、新技术和新应用。内容包括：随机过程与模型、维纳滤波器、线性预测、*速下降法、随机梯度下降法、*小均方（LMS）算法、归一化LMS自适应算法及其推广、分块自适应滤波器、*小二乘法、递归*小二乘（RLS）算法、鲁棒性、有限字长效应、非平衡环境下的自适应、卡尔曼滤波器、平方根自适应滤波算法、阶递归自适应滤波算法、盲反卷积，以及它们在通信与信息系统中的应用。

作者简介

Simon Haykin：IEEE会士、加拿大皇家学会会士，毕业于英国伯明翰大学电子工程系。现为加拿大McMaster大学的Distinguished University教授，认知系统实验室主任。2002年获国际无线电科学联盟(URSI）颁发的Henry Booker金质奖章。在无线通信与信号处理领域的多个方面著述颇丰，主要研究方向为自适应信号处理与智能信号处理、无线通信与雷达技术，近年来特别关注认知无线电和认知雷达方面的研究。

目录

目 录
背景与预览

第1章 随机过程与模型
1．1 离散时间随机过程的部分特性
1．2 平均各态历经定理
1．3 相关矩阵
1．4 正弦波加噪声的相关矩阵
1．5 随机模型
1．6 Wold分解
1．7 回归过程的渐近平稳
1．8 尤尔沃克方程
1．9 计算机实验： 二阶自回归过程
1．10 选择模型的阶数
1．11 复值高斯过程
1．12 功率谱密度
1．13 功率谱密度的性质
1．14 平稳过程通过线性滤波器传输
1．15 平稳过程的Cramér谱表示
1．16 功率谱估计
1．17 随机过程的其他统计特征
1．18 多谱
1．19 谱相关密度
1．20 小结与讨论
1．21 习题

第2章 维纳滤波器
2．1 线性最优滤波： 问题综述
2．2 正交性原理
2．3 最小均方误差
2．4 维纳霍夫方程
2．5 误差性能曲面
2．6 多重线性回归模型
2．7 示例
2．8 线性约束最小方差滤波器
2．9 广义旁瓣消除器
2．10 小结与讨论
2．11 习题

第3章 线性预测
3．1 前向线性预测
3．2 后向线性预测
3．3 列文森杜宾算法
3．4 预测误差滤波器的性质
3．5 舒尔科恩测试
3．6 平稳随机过程的自回归建模
3．7 Cholesky分解
3．8 格型预测器
3．9 全极点、 全通格型滤波器
3．10 联合过程估计
3．11 语音预测建模
3．12 小结与讨论
3．13 习题

第4章 最速下降法
4．1 最速下降算法的基本思想
4．2 最速下降算法应用于维纳滤波器
4．3 最速下降算法的稳定性
4．4 示例
4．5 作为确定性搜索法的最速下降算法
4．6 最速下降算法的优点与局限性
4．7 小结与讨论
4．8 习题

第5章 随机梯度下降法
5．1 随机梯度下降原理
5．2 应用1： 最小均方（LMS）算法
5．3 应用2： 梯度自适应格型滤波算法
5．4 随机梯度下降法的其他应用
5．5 小结与讨论
5．6 习题

第6章 最小均方(LMS)算法
6．1 信号流图
6．2 最优性考虑
6．3 应用示例
6．4 统计学习理论
6．5 瞬态特性和收敛性考虑
6．6 统计效率
6．7 自适应预测的计算机实验
6．8 自适应均衡的计算机实验
6．9 最小方差无失真响应波束成形器的计算机实验
6．10 小结与讨论
6．11 习题

第7章 归一化最小均方(LMS)自适应算法及其推广
7．1 归一化LMS算法作为约束最优化问题的解
7．2 归一化LMS算法的稳定性
7．3 回声消除中的步长控制
7．4 实数据时收敛过程的几何考虑
7．5 仿射投影滤波器
7．6 小结与讨论
7．7 习题

第8章 分块自适应滤波器
8．1 分块自适应滤波器： 基本思想
8．2 快速分块LMS算法
8．3 无约束频域自适应滤波器
8．4 自正交化自适应滤波器
8．5 自适应均衡的计算机实验
8．6 子带自适应滤波器
8．7 小结与讨论
8．8 习题

第9章 最小二乘法
9．1 线性最小二乘估计问题
9．2 数据开窗
9．3 正交性原理的进一步讨论
9．4 误差的最小平方和
9．5 正则方程和线性最小二乘滤波器
9．6 时间平均相关矩阵Φ
9．7 根据数据矩阵构建正则方程
9．8 最小二乘估计的性质
9．9 最小方差无失真响应（MVDR）的谱估计
9．10 MVDR波束成形的正则化
9．11 奇异值分解
9．12 伪逆
9．13 奇异值和奇异向量的解释
9．14 线性最小二乘问题的最小范数解
9．15 归一化LMS算法看做欠定最小二乘估计问题的最小范数解
9．16 小结与讨论
9．17 习题

第10章 递归最小二乘(RLS)算法
10．1 预备知识
10．2 矩阵求逆引理
10．3 指数加权递归最小二乘算法
10．4 正则化参数的选择
10．5 误差平方加权和的更新递归
10．6 示例： 单个权值自适应噪声消除器
10．7 统计学习理论
10．8 效率
10．9 自适应均衡的计算机实验
10．10 小结与讨论
10．11 习题

第11章 鲁棒性
11．1 鲁棒性、 自适应和干扰
11．2 鲁棒性： 源于H∞优化的初步考虑
11．3 LMS算法的鲁棒性
11．4 RLS算法的鲁棒性
11．5 从鲁棒性的角度比较LMS和RLS算法
11．6 风险敏感的最优性
11．7 在鲁棒性与有效性（效率）之间的折中
11．8 小结与讨论
11．9 习题

第12章 有限字长效应
12．1 量化误差
12．2 最小均方算法
12．3 递归最小二乘算法
12．4 小结与讨论
12．5 习题

第13章 非平稳环境下的自适应
13．1 非平稳的前因后果
13．2 系统辨识问题
13．3 非平稳度
13．4 跟踪性能评价准则
13．5 LMS算法的跟踪性能
13．6 RLS算法的跟踪性能
13．7 LMS算法和RLS算法的跟踪性能比较
13．8 自适应参数的调整
13．9 IDBD算法
13．10 自动步长法
13．11 计算机实验： 平稳和非平稳环境数据的混合
13．12 小结与讨论
13．13 习题

第14章 卡尔曼滤波器
14．1 标量随机变量的递归最小均方估计
14．2 卡尔曼滤波问题
14．3 新息过程
14．4 应用新息过程进行状态估计
14．5 滤波
14．6 初始条件
14．7 卡尔曼滤波器小结
14．8 卡尔曼滤波的最优性准则
14．9 卡尔曼滤波器作为RLS算法的统一基础
14．10 协方差滤波算法
14．11 信息滤波算法
14．12 小结与讨论
14．13 习题

第15章 平方根自适应滤波算法
15．1 平方根卡尔曼滤波器
15．2 在两种变形卡尔曼滤波器基础上构建平方根自适应滤波器
15．3 QRD-RLS算法
15．4 自适应波束成形
15．5 逆QRD-RLS算法
15．6 有限字长效应
15．7 小结与讨论
15．8 习题

第16章 阶递归自适应滤波算法
16．1 采用最小二乘估计的阶递归自适应滤波器： 概述
16．2 自适应前向线性预测
16．3 自适应后向线性预测
16．4 变换因子
16．5 最小二乘格型(LSL)预测器
16．6 角度归一化估计误差
16．7 格型滤波的一阶状态空间模型
16．8 基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)滤波器
16．9 QRD-LSL滤波器基本特性
16．10 自适应均衡的计算机实验
16．11 采用后验估计误差的递归LSL滤波器
16．12 采用带误差反馈先验估计误差的递归LSL滤波器
16．13 递归LSL算法与RLS算法之间的关系
16．14 有限字长效应
16．15 小结与讨论
16．16 习题

第17章 盲反卷积
17．1 盲反卷积问题概述
17．2 利用循环平稳统计量的信道辨识
17．3 分数间隔盲辨识用子空间分解
17．4 Bussgang盲均衡算法
17．5 将Bussgang算法推广到复基带信道
17．6 Bussgang算法的特例
17．7 分数间隔Bussgang均衡器
17．8 信号源未知的概率分布函数的估计
17．9 小结与讨论
17．10 习题

后记

附录A 复变函数
附录B 计算复梯度的沃廷格微分
附录C 拉格朗日乘子法
附录D 估计理论
附录E 特征分析
附录F 非平衡热力学的朗之万方程
附录G 旋转和映射
附录H 复数维萨特分布
术语
参考文献
建议阅读文献
中英文术语对照表

前言/序言

译 者 序

自适应信号处理是信号与信息处理学科一个重要的学科分支， 并成功地应用于通信、控制、雷达、声呐、地震和生物医学工程等领域。由国际著名学者西蒙?赫金（Simon Haykin）教授编著并为我国广大读者所熟悉的《自适应滤波器原理》一书， 全面、 系统地介绍了这方面的基本理论和应用技术， 充分反映了该领域的最新成果， 是自适应信号处理领域一部与时俱进的佳作。

该书自第一版1986年问世以来， 三十年间， 已出五版。从第一版仅仅涉及常规自适应滤波， 到第二版引入盲自适应方法， 再到第三版引入人工神经方法， 直到第四版的局部修改和第五版的进一步修订， 始终贯穿着一条基本脉络：体系愈加合理， 日臻完善；内容紧跟时代， 不断更新。正因为这样， 该书备受读者欢迎， 影响与日俱增， 赢得很高的声誉。相信该书第五版及其中译本的出版， 必将对我国高校相关课程体系和内容改革起到一定的借鉴作用。

该书第五版除保持原书构思新颖、 取材得当、 概念清楚、 论述严谨等特色外， 内容有所取舍。例如：

● 增加了第5章“随机梯度下降法”和第11章“鲁棒性”；

● 在新版第6章的LMS算法和第10章的RLS算法中引入“统计效率”的概念， 并用统计学习理论重新论述和分析了这两类算法的收敛性问题；

● 将原版第14章更名为“非平稳环境下的自适应”， 并增加了相关内容， 以作为新版的第13章；

● 删除了旧版本中与本书主题或实际应用关系不大的自适应IIR滤波器（原第11章）和反向传播学习（原第17章）两章内容， 并把有关学习的概念放到新版第13章做适当介绍；

● 在“后记”中删除了与本书主题关系不大的“递归神经网络”和“非线性动力学”等内容， 并引入反映该领域新进展的基于核(函数)的非线性自适应滤波等内容。

尽管有上述修改， 但其涉及的主要内容和该书的适用范围没有大的变化。根据译者使用该书所积累的经验， 再结合第五版翻译过程的体会， 我们认为， 新版本至少有以下几个特点：

● 进一步完善了体系结构， 强化了数学基础。

● 更加注意新颖性、 系统性与实用性的紧密结合。

● 更加突出通信信号处理应用。

本书由郑宝玉教授主持翻译， 并负责全书统稿和审校。 在本书翻译过程中， 得到多方面的支持和帮助。 除主持者外， 为本书提供初稿和参与翻译工作的还有：王磊、 朱艳、 陈守宁、 赵玉娟、 孔繁坤、 郑冬生、 杜月林、 余文斌、 江雪、 魏浩、 林碧兰、 钱程等老师和研究生。 电子工业出版社的各级领导和编辑为本书的出版付出了辛勤的劳动， 借此机会， 表示诚挚的谢意。 由于全书篇幅太大， 时间仓促， 加之译者水平有限， 错误和不妥之处在所难免， 恳望读者批评指正。

前 言

新旧版本比较

本书新版本（第五版）对旧版本（第四版）进行了大量的修订。主要修改如下除这里所罗列的修改外， 还包括散布在其他章节的许多修改。例如， 第6章增加了关于LMS算法的最优性考虑和统计效率的新内容， 第10章引入了关于RLS算法统计效率的新内容， 第14章新增了关于信息滤波算法的独特特性和Fisher信息等内容。——译者注：

1.引入了全新的第5章关于随机梯度下降法的内容。

2.根据朗之万（Langevin）函数及相应的布朗运动， 修改了第6章(旧版本第5章)中最小均方(LMS)的统计学习理论。

3.引入了全新的第11章关于鲁棒性的内容。

4.在第13章后半部引入非平稳环境下自适应的新内容， 并将其应用于增量Delta-Bar-Delta（IDBD）算法和自动步长方法。

5.在附录Ｂ和附录Ｆ中分别引入关于微积分及朗之万函数的新内容。

6.更新了参考文献， 增列了“建议阅读文献”。

7.删除了旧版本中“自适应IIR滤波器”和关于复数神经网络的“反向传播学习”两章。

本书新版要点

自适应滤波器是统计信号处理中的一个重要组成部分。它可对未知统计环境或非平稳环境下的各种信号处理问题， 提供一种十分吸引人的解决方案， 并且其性能通常远优于用常规方法设计的固定滤波器。此外， 自适应滤波器还能够提供非自适应方法所不能提供的信号处理能力。因此， 自适应滤波器已经成功应用于诸如通信、 控制、 雷达、 声呐、 地震和生物医学工程等许多领域。

本书写作目的

本书写作的主要目的是研究各种线性自适应滤波器的数学原理。所谓自适应性是根据输入数据调整滤波器中的自由参数（系数）来实现的， 从而使得自适应滤波器实际上是非线性的。我们说自适应滤波器是“线性”的， 指的是如下含义：

无论何时滤波器的输入－输出映射都服从叠加原理， 在任何特定的时刻， 而且在任意特定时刻滤波器的参数都是固定的。

线性自适应滤波问题不存在唯一的解。但存在由各种递归算法所表示的“一套工具”， 每一工具给出它所拥有的期望特性。本书就提供了这样一套工具。

在背景方面， 假设读者已学过概率论、 数字信号处理等大学本科的导论性课程及通信和控制系统等先修课程。

本书组成结构

本书绪论部分从一般性地讨论自适应滤波器的运算及其不同形式开始， 并以其发展历史的注释作为结束。其目的是想通过该课题的丰富历史， 向那些对该领域感兴趣并有志潜心钻研的读者追溯这些研究动机的由来。

本书主体内容共17章， 具体安排如下。

1)随机过程与模型， 这方面内容在第1章介绍， 着重讲解平稳随机过程的部分特征（如二阶统计描述）。它是本书其余部分内容的主要基础。

2)维纳滤波器理论及其在线性预测中的应用（第2章和第3章）, 维纳滤波器在第2章中介绍， 它定义了平稳环境下的最佳线性滤波器， 而且提供了线性自适应滤波器的一个基本框架。第3章讲述了线性预测理论， 着重讲述了前向预测和后向预测及其变种， 并以线性预测在语音编码中的应用作为该章的结束。

3)梯度下降法, 在第4章和第5章中讲述。第4章介绍了一种固定型的古老最优化技术（即所谓最速下降法）的基础； 该方法提供了维纳滤波器波的一种迭代演变框架。作为直接对比， 第5章介绍了随机梯度下降法的基本原理； 该方法非常适合处理非平稳环境， 而且通过最小均方(LMS, least-mean-square)和梯度自适应格型(GAL, gradient adaptive lattice)算法阐明了其适用性。

4)LMS算法族， 涵盖了第6章、 第7章、 第8章三章， 具体如下：

● 第6章讨论了LMS算法的各种不同应用， 详尽阐述了小步长统计理论。这一新的理论来源于非平衡热力学的朗之万方程， 这为LMS算法的瞬态过程提供了一个比较准确的评估。计算机仿真证明了该理论的有效性。

● 第7章和第8章扩展了传统的LMS算法族。这一点是通过详细论述归一化LMS算法、 仿射投影自适应滤波算法、 频域和子带自适应LMS滤波算法来实现的。仿射投影算法可看做介于LMS算法与递归最小二乘（RLS）算法的中间算法。频域和子带自适应LMS滤波算法将在后面讨论。

5)最小二乘法和RLS算法, 分别在第9章和第10章介绍。第9章论述了最小二乘法， 它可看做源于随机过程的维纳滤波器的确定性副本。在最小二乘法中， 输入数据是以块(block-by-block)为基础进行处理的。过去因其数值计算复杂性而被忽视的分块方法正日益引起人们的关注， 这得益于数字计算机技术的不断进步。第10章在最小二乘法的基础上设计了RLS算法， 并详尽阐述了其瞬态过程的统计理论。

6)鲁棒性、 有限字长效应和非平稳环境下的自适应问题， 分别在第11章、 第12章和第13章介绍。具体如下：

● 第11章介绍了H∞理论， 它为鲁棒性提供数学基础。在这一理论下， 只要所选的步长参数很小， LMS算法在H∞的意义下就是鲁棒的； 但在面对内在或外在干扰的非平稳环境时， RLS算法的鲁棒性不如LMS算法。本章也讨论了确定性鲁棒性与统计有效性（效率）之间的折中问题。

● 第5~10章的线性自适应滤波算法理论以无限精度运算为基础。然而， 当用数字形式实现任何自适应滤波算法时， 将产生由有限精度运算所引起的有限字长效应。第12章讨论了LMS和RLS算法数字实现时的有限字长效应。

● 第13章扩展了LMS和RLS算法理论。这是通过评价和比较运行于非稳定环境(设其为马尔可夫模型)下LMS和RLS算法的性能来实现的。这一章的第二部分主要研究两个新算法：其一为增量delta-bar-delta（IDBD）算法， 它由传统LMS算法的步长参数的向量化实现； 其二为自动步长法， 它以IDBD算法为基础， 通过实验构成一个自适应步骤， 以避免手动调整步长参数。

7)卡尔曼滤波理论及相关的自适应滤波算法， 这些内容在第14章、 第15章、 第16章中介绍， 具体如下：

● 第14章介绍了RLS算法。实际上， RLS算法是著名的卡尔曼滤波的一个特例。突出状态的概念是卡尔曼滤波的一个重要特点。因此， 很好地理解卡尔曼滤波理论（也包括将平稳环境下的维纳滤波器作为其特例）是十分重要的。此外， 应注意到协方差滤波和信息滤波算法是卡尔曼滤波器的变种。

● 第15章在协方差滤波和信息滤波的基础上导出了它们各自的平方根形式。具体而言， 就是引入前阵列和后阵列的思想， 从而促使一类使用吉文斯(Givens)旋转脉动阵列的新的自适应滤波算法的产生。

● 第16章介绍了另一类新的阶递归最小二乘格型（LSL）滤波算法， 该算法也建立在协方差型和信息算法型卡尔曼滤波器的基础上。为了实现这类算法， 需要利用一种数值鲁棒的所谓QR分解方法。阶递归LSL算法的另一个有吸引力的特点是其计算复杂度遵循线性规律。但是， 这些算法的所有优点都是以数学和编码上的高度复杂性为代价的。

8)无监督(自组织)自适应， 即盲反卷积， 在本书的最后一章即第17章介绍。这里所谓的“盲”表示在完成自适应滤波的过程中不需要期望响应的协助。这个艰巨任务是采用基于如下概念的模

《自适应滤波器原理（第五版）》是一本深入探讨自适应滤波器理论、设计与应用的经典著作。本书全面而系统地介绍了自适应滤波器领域的核心概念、关键算法以及实际应用中的挑战与解决方案。 核心理论与算法 本书开篇即阐述了自适应滤波器在信号处理中的基本作用，即根据输入的信号数据自动调整自身参数，以达到最优的滤波效果，无需预先知道信号或噪声的统计特性。随后，详细剖析了自适应滤波器的数学模型，包括输入信号、期望响应、滤波器的输出以及误差信号等基本组成部分。 本书着重介绍了两种主要的自适应滤波器算法：最小均方（LMS）算法及其变种，以及递归最小二乘（RLS）算法。 最小均方（LMS）算法：本书深入讲解了LMS算法的原理，包括其迭代更新过程、步长参数的选择及其对算法收敛速度和均方误差的影响。详细分析了LMS算法的收敛性、均方收敛性以及均方收敛速度。在此基础上，本书还介绍了LMS算法的多种重要变种，例如： 归一化LMS（NLMS）算法：探讨了NLMS算法如何通过归一化输入信号的能量来提高算法的稳定性，尤其是在输入信号功率变化较大时，NLMS算法展现出更优越的性能。 块LMS（BLMS）算法：介绍了BLMS算法如何以数据块为单位进行更新，从而提高计算效率，并分析了其在特定应用场景下的优势。 递归LMS（RLMS）算法：讨论了RLMS算法如何结合递归的思想，进一步优化LMS算法的性能。 变步长LMS（VSLMS）算法：阐述了变步长LMS算法如何根据误差信号的大小动态调整步长参数，以在收敛速度和稳态误差之间取得更好的平衡。 递归最小二乘（RLS）算法：本书详细推导了RLS算法的原理，揭示了其通过最小化误差的累积平方和来估计滤波器参数的数学基础。详细分析了RLS算法的收敛速度，通常比LMS算法更快。同时，本书也探讨了RLS算法的计算复杂度，以及如何通过改进算法来降低计算负担，例如： 遗忘因子RLS（RLSF）算法：介绍了遗忘因子的概念，如何使算法更加关注最近的数据，从而提高对时变系统的跟踪能力。 固定点RLS算法：分析了固定点RLS算法在实际硬件实现中的优势，能够避免浮点运算带来的精度损失。 低复杂度RLS算法：介绍了一些简化计算量的RLS算法变种，以适应资源受限的嵌入式系统。 除了LMS和RLS算法，本书还介绍了其他重要的自适应滤波器理论，例如： 梯度自适应格型（GARCH）滤波器：讲解了格型结构的优势，以及其在提高收敛速度和减小计算量方面的潜力。 最小二乘格型（LSGR）滤波器：介绍了基于最小二乘准则的格型滤波器，分析了其性能特点。 卡尔曼滤波器：虽然卡尔曼滤波器本身不是自适应滤波器，但本书将其与自适应滤波器进行对比，并阐述了在某些情况下，卡尔曼滤波器的原理可以与自适应滤波器相结合，以获得更优的性能。 应用领域 本书不仅提供了扎实的理论基础，更重点介绍了自适应滤波器在众多实际应用中的广泛部署，并提供了详细的案例分析。这些应用领域涵盖： 通信系统： 均衡器：在通信信道中，由于多径效应等原因会导致信号失真。自适应均衡器能够实时地补偿这种失真，恢复原始信号，提高通信质量。本书详细分析了基于LMS和RLS的均衡器设计。 噪声消除：在电话、麦克风等设备中，环境噪声会严重影响语音质量。自适应噪声消除器能够有效地抑制背景噪声，突出目标语音。 回声消除：在电信会议、免提电话等场景下，用户的声音会通过扬声器传播并被麦克风再次拾取，形成回声。自适应回声消除器能够有效地消除这种回声，改善通话体验。 信号处理： 谱估计：自适应滤波器可以用于估计信号的功率谱密度，在许多信号分析和识别任务中具有重要作用。 系统辨识：通过将自适应滤波器设计成能够模拟未知系统的行为，从而实现对该系统的参数进行估计和辨识。 信号预测：基于过去的信号数据，自适应滤波器可以对未来的信号值进行预测，这在数据压缩、时间序列分析等方面有重要应用。 控制系统： 自适应控制：自适应滤波器可以集成到控制系统中，用于估计被控对象的模型参数，并根据系统状态的变化实时调整控制器参数，实现鲁棒的控制性能。 机器人学：在机器人导航、目标跟踪等应用中，自适应滤波器可以用于处理传感器噪声，估计目标的位置和速度。 生物医学工程： 心电图（ECG）和脑电图（EEG）信号处理：自适应滤波器可以用于去除ECG/EEG信号中的噪声和伪迹，提高信号的诊断价值。 医学成像：在医学成像领域，自适应滤波器可以用于图像增强、去噪等。 其他领域： 语音识别与合成：自适应滤波器在语音信号的预处理、特征提取等方面发挥着重要作用。 机器学习：作为一种强大的信号处理工具，自适应滤波器也为许多机器学习算法提供了基础。 内容特点 循序渐进：本书从基本的概念和理论出发，逐步深入到复杂的算法和应用，适合不同背景的读者。 数学严谨：对算法的推导和分析均基于扎实的数学基础，保证了理论的准确性和可靠性。 强调直观理解：在讲解复杂数学概念时，作者力求通过图示和通俗的语言来帮助读者建立直观的理解。 丰富的例题与习题：书中包含大量的例题，用于说明理论的应用，并配有习题，帮助读者巩固所学知识。 对工程实践的关注：本书不仅关注理论，也深入探讨了自适应滤波器在实际工程中遇到的问题，例如计算复杂度、稳定性、实时性等，并提供了相应的解决方案。 总而言之，《自适应滤波器原理（第五版）》是一本内容丰富、理论扎实、应用广泛的权威著作，无论对于从事信号处理、通信、控制、机器学习等领域的科研人员、工程师，还是对此领域感兴趣的学生，都是一本不可或缺的学习和参考资料。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《自适应滤波器原理（第五版）》时，我并没有预料到它会如此深刻地改变我对信号处理的理解。这本书的结构安排非常合理，从最基础的概念开始，逐步深入到最前沿的研究方向。我特别喜欢作者在解释算法时所采用的“由浅入深”的方式，即使是对自适应滤波器了解不多的读者，也能在仔细阅读后建立起清晰的认识。书中对最小均方（LMS）算法及其各种变体的讲解，可以说是经典中的经典，清晰易懂，同时又包含了很多不为人知的细节。而当我深入到关于“非线性自适应滤波器”的章节时，我更是感到眼前一亮。作者用生动形象的语言，结合大量的仿真实例，为我打开了一个全新的研究领域。这本书的价值在于，它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它激发了我对自适应滤波器未来发展方向的思考。它是一本值得反复阅读、深入研究的学术著作，对于任何希望在自适应滤波器领域有所建树的研究者来说，都是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应滤波器原理（第五版）》确实是一本厚重的学术著作，我当初选择它，正是看中了其在这一领域的权威地位和深入程度。翻开第一页，扑面而来的就是严谨的数学推导和清晰的逻辑链条，感觉就像进入了一个浩瀚的信号处理知识海洋。书中的每一个章节都像是精心构建的模块，从基础的最小均方（LMS）算法，到更复杂的递归最小二乘（RLS）算法，再到各种变体和优化，讲解得淋漓尽致。作者并没有止步于理论的罗列，而是通过大量的图示和伪代码，将抽象的概念具象化，这对于我这样更偏向实践的读者来说，简直是雪中送炭。我尤其欣赏作者在解释算法的收敛性、稳定性以及性能分析时的细致入微，每一个前提条件，每一个关键假设，都解释得明明白白，让人在理解算法工作原理的同时，也对它的局限性有了深刻的认识。这本书的深度，足以让一个初学者从入门到精通，也能够让有经验的研究者在其中找到新的启发和更深入的思考。它不仅仅是一本书，更像是一本可以反复研读的工具书，每次重读都能有新的体会和收获，仿佛在探索一个永无止境的知识宝藏。

评分☆☆☆☆☆

《自适应滤波器原理（第五版）》这本书，给我的第一印象就是“专业”和“全面”。作者在书中展现了对自适应滤波器领域深厚的功底，内容涵盖了从理论基础到最新研究成果的各个方面。我尤其欣赏书中对各种算法的数学推导过程的严谨性，每一个步骤都清晰明了，让读者能够完全理解算法的由来和工作原理。书中的大量图示和表格，更是将复杂的概念可视化，极大地提高了阅读效率。我花了大量时间研究了书中关于“采样率转换”和“盲均衡”的章节，这些内容对于我正在进行的研究项目非常有帮助。作者在讲解这些内容时，不仅提供了详细的理论分析，还结合了实际的应用案例，让我能够更清楚地认识到这些技术在实际工程中的重要性。这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够帮助我解决实际问题的宝贵参考资料，它让我对自适应滤波器的应用前景充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

拿到《自适应滤波器原理（第五版）》后，我花了很长一段时间才真正进入状态。它的内容非常系统化，几乎涵盖了自适应滤波器研究的方方面面。从经典的LMS算法到其各种改进型，再到RLS算法及其变种，几乎所有重要的理论和技术都在书中得到了详尽的阐述。更令我印象深刻的是，书中不仅仅是理论的堆砌，而是非常注重理论与实践的结合。作者通过大量的例子和仿真结果，直观地展示了各种算法的性能表现，以及它们在实际应用中的效果。这对于我这样希望将理论知识应用于实际项目的人来说，非常有价值。我尤其喜欢书中关于滤波器设计、性能评估以及鲁棒性分析的章节，这些内容对于理解滤波器的实际工程应用至关重要。虽然这本书的篇幅不小，但每一页都充满了干货，没有任何冗余的内容。它就像一位经验丰富的导师，耐心地引导你一步步深入自适应滤波器的世界，让你在掌握核心技术的同时，也能培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《自适应滤波器原理（第五版）》这本书，在我看来，是一次对自适应滤波器领域的深度探索之旅。作者以其深厚的学术造诣，将这个复杂的主题梳理得井井有条。我尤其喜欢书中关于“信道均衡”和“回声消除”的章节，作者在这些实际应用场景中，详细阐述了不同自适应算法的优劣势，并且提供了具体的实现思路。书中对算法的性能分析，如收敛速度、均方误差等，都进行了严谨的推导和详细的讨论，这对于我这样需要进行算法评估和优化的读者来说，至关重要。我反复研读了关于“盲信号分离”的章节，作者在这里介绍了一些前沿的研究方法，这让我对自适应滤波器的发展方向有了更清晰的认识。虽然阅读过程需要投入大量的时间和精力，但每次深入理解一个新概念，都会有一种豁然开朗的感觉。这本书不仅仅是一本工具书，更是一本能够激发思考、启发创新的宝典。

评分☆☆☆☆☆

《自适应滤波器原理（第五版）》这本书，给我的感觉就像是在一座知识的殿堂里漫步。从基础的信号模型和噪声分析，到复杂的滤波器结构和优化算法，作者都以极其清晰和严谨的方式呈现出来。我尤其赞赏书中在讲解每一个算法时，都深入剖析了其背后的数学原理，而不是简单地给出公式。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更深刻地理解算法的本质，从而在面对实际问题时，能够灵活地运用和改进。书中的插图和图表更是功不可没，它们将抽象的数学概念可视化，让原本枯燥的理论变得生动有趣，也极大地帮助我理解复杂的数学关系。我反复研读了关于递归最小二乘（RLS）算法的章节，书中对其收敛速度、计算复杂度以及在不同噪声环境下的表现分析，都让我受益匪浅。这本书不仅仅是教材，更是一本能够激发思考、启发创新的宝典，它让我看到了自适应滤波技术在各个领域的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《自适应滤波器原理（第五版）》，最直观的感受就是它的“硬核”。这绝对不是一本能让你轻松“扫一眼”就能掌握的书。它要求读者具备扎实的数学基础，尤其是线性代数、概率论和随机过程等方面的知识。书中充斥着各种公式、定理、证明，每一个推导过程都一丝不苟，逻辑严密，容不得半点马虎。起初，我确实被其中复杂的数学推导吓到了，但随着阅读的深入，我逐渐体会到这种严谨性带来的好处。当你理解了每一个数学符号背后的意义，你才能真正掌握自适应滤波器的精髓。作者在讲解时，总是能循序渐进，从最简单的模型开始，逐步引入更复杂的概念，让读者有足够的时间去消化和理解。我特别喜欢书中关于不同算法在不同应用场景下的性能对比分析，这让我能够更清晰地认识到每种算法的优劣势，以及在实际工程中如何选择最适合的算法。虽然阅读过程充满挑战，但每攻克一个难点，都能带来巨大的成就感，也让我对信号处理领域有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《自适应滤波器原理（第五版）》是一本极具挑战性但也同样极具回报的书籍。作者在书中对自适应滤波器的理论和应用进行了深入的探讨，内容之详实，几乎达到了教科书级别的标准。我个人非常欣赏书中对“最优滤波器理论”和“卡尔曼滤波”的讲解，作者将这两个看似独立的领域巧妙地联系起来，并在此基础上引出了自适应滤波器的一些高级概念。书中的数学推导虽然复杂，但作者总是能够提供清晰的解释和辅助性的图示，帮助读者克服理解上的障碍。我花了大量时间钻研关于“非线性系统辨识”的章节，书中对各种神经网络在自适应滤波中的应用进行了详尽的介绍，这让我看到了自适应滤波器未来发展的广阔前景。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维的启迪，它让我学会了如何从更宏观的角度去理解和分析复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

《自适应滤波器原理（第五版）》这本书，给我的感觉就是，它就像是自适应滤波器这个领域的“圣经”。它的内容非常系统和全面，几乎囊括了该领域所有的重要概念和技术。作者的讲解风格非常严谨，而且逻辑性极强，每一个章节之间的衔接都非常自然流畅。我尤其喜欢书中关于“谱估计”和“噪声消除”的章节，作者在这两个领域的研究成果非常突出，讲解得深入浅出，并且结合了大量的仿真实例，让我能够非常直观地理解这些复杂的技术。书中对各种算法的数学推导过程都进行了详细的阐述，这对于我这样希望深入理解算法原理的读者来说，非常有价值。尽管这本书的篇幅不小，但每一页都充满了干货，没有任何冗余的内容。它是一本能够帮助我快速提升自适应滤波器理论水平和工程实践能力的宝贵参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我只能说，是一次挑战与收获并存的阅读体验。作者在《自适应滤波器原理（第五版）》中，毫不避讳地展现了自适应滤波领域的复杂性和深度。开篇就涉及到了深厚的数学理论，这对于初学者来说，无疑是一个不小的门槛。然而，一旦你克服了最初的困难，你会发现，这本书就像一个巨大的宝库，等待你去挖掘。我特别喜欢书中对不同算法在不同应用场景下的性能分析，这让我能够更深刻地理解每种算法的适用范围和局限性。例如，在处理非平稳信号时，书中对各种改进型LMS算法的比较，以及对RLS算法在数据量有限情况下的优劣分析，都给我留下了深刻的印象。尽管有时需要反复琢磨某些数学推导，但每当我能够真正理解一个复杂的概念时，那种成就感是无与伦比的。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的训练，它让我学会了如何严谨地思考问题，如何系统地分析技术。

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