自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美，]贝赫鲁兹·法尔航·保罗耶尼（Behrouz Farhang-Boroujeny） 著，韩芳明译 译

图书标签:

• 自适应滤波器
• 信号处理
• Matlab
• 滤波算法
• 数字信号处理
• 自适应系统
• 系统辨识
• 噪声消除
• 通信系统
• 控制系统

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111585350

版次：1

商品编码：12331992

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外电子与电气工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：460

内容简介

本书基于工程方法，反映了自适应滤波器领域的新动态，讨论了维纳滤波器、特征分析理论、自适应滤波器、LMS算法、小二乘算法、跟踪、有源噪声控制、数据传输系统、传感器阵列、码分多址系统、OFDM通信系统、MIMO通信系统等方面的内容。书中提供了自适应滤波的Matlab仿真程序，以帮助读者深入理解自适应算法的性能和特性。本书可作为电子信息、通信工程专业高年级本科生和研究生的教材，也可以作为信号处理工程师的参考书。

作者简介

Behrouz Farhang Boroujeny，1981年获得伦敦帝国理工学院博士学位。曾在新加坡国立大学任教，自2000年8月以来，他一直在犹他大学电气与计算机工程系任教。
他是信号处理领域的专家，研究方向包括自适应滤波器、多载波通信、空时编码系统检测技术和认知无线电。他曾担任IEEE信号处理事务副主编，还参与了各种IEEE活动，担任IEEE信号处理/通信分会主席。

目录

目　录
出版者的话
译者序
前言
致谢
第1章　引言1
　1.1　线性滤波器1
　1.2　自适应滤波器2
　1.3　自适应滤波器结构2
　1.4　自适应方法4
　1.5　自适应滤波器的实数形式与复数形式6
　1.6　应用6
第2章　离散时间信号与系统17
　2.1　序列与z变换17
　2.2　Parseval关系20
　2.3　系统函数20
　2.4　随机过程21
　习题27
第3章　Wiener滤波器29
　3.1　最小均方误差准则29
　3.2　Wiener滤波器——横向、实值情况30
　3.3　正交性原理33
　3.4　归一化性能函数34
　3.5　向复值情形的推广35
　3.6　无约束Wiener滤波器36
　3.7　总结与讨论47
　习题48
第4章　特征分析与性能表面52
　4.1　特征值和特征向量52
　4.2　特征值和特征向量的性质52
　4.3　性能表面60
　习题65
第5章　搜索方法68
　5.1　最陡下降法68
　5.2　学习曲线73
　5.3　特征值分散的影响74
　5.4　Newton法75
　5.5　Newton法的另一种解释76
　习题77
第6章　LMS算法79
　6.1　LMS算法的起源79
　6.2　LMS算法抽头权系数的平均行为80
　6.3　LMS算法的MSE性能83
　6.4　计算机仿真89
　6.5　简化的LMS算法96
　6.6　归一化LMS算法97
　6.7　仿射投影LMS算法99
　6.8　可变步长LMS算法102
　6.9　复值信号的LMS算法103
　6.10　再论波束成形105
　6.11　线性约束的LMS算法107
　习题109
　附录6A　式（6.39）的推导116
第7章　变换域自适应滤波器117
　7.1　变换域自适应滤波器概述117
　7.2　正交变换的频带分割特性118
　7.3　正交变换的正交化特性119
　7.4　变换域LMS算法120
　7.5　理想的LMS-Newton算法及其与TDLMS算法的关系122
　7.6　变换的选择122
　7.7　变换129
　7.8　滑动变换130
　7.9　总结与讨论137
　习题138
第8章　自适应滤波器的分块实现142
　8.1　分块LMS算法142
　8.2　数学背景144
　8.3　FBLMS算法147
　8.4　分割的FBLMS算法152
　8.5　计算机仿真159
　习题160
　附录8A　BLMS算法失调方程的推导163
　附录8B　FBLMS算法失调方程的推导164
第9章　子带自适应滤波器168
　9.1　DFT滤波器组168
　9.2　互补滤波器组171
　9.3　子带自适应滤波器结构173
　9.4　分析与综合滤波器的选取174
　9.5　计算复杂性175
　9.6　欠采样因子与混叠现象176
　9.7　低时延分析与综合滤波器组177
　9.8　子带自适应滤波器的设计方法180
　9.9　一个例子181
　9.10　与FBLMS算法的比较182
　习题183
第10章　IIR自适应滤波器185
　10.1　输出误差法186
　10.2　方程误差法189
　10.3　案例分析Ⅰ：IIR自适应谱线增强191
　10.4　案例分析Ⅱ：磁记录信道的均衡器设计197
　10.5　结论202
　习题203
第11章　格型滤波器205
　11.1　前向线性预测器205
　11.2　后向线性预测器206
　11.3　前向与后向预测器之间的关系207
　11.4　预测误差滤波器207
　11.5　预测误差的性质208
　11.6　格型结构的推导209
　11.7　格型作为一种正交化变换212
　11.8　格型联合过程估计器213
　11.9　系统函数214
　11.10　转换214
　11.11　全极点格型结构218
　11.12　极零点格型结构219
　11.13　自适应格型滤波器220
　11.14　随机过程的自回归模型223
　11.15　基于自回归模型的自适应算法224
　习题233
　附录11A　E［ua(n)xT(n)K(n)x(n)uTa(n)］的计算236
　附录11B　参数γ的计算237
第12章　最小二乘方法239
　12.1　针对线性组合器提出的最小二乘估计239
　12.2　正交性原理240
　12.3　投影算子242
　12.4　标准递推最小二乘算法242
　12.5　RLS算法的收敛行为246
　习题251
第13章　快速RLS算法254
　13.1　最小二乘前向预测254
　13.2　最小二乘后向预测255
　13.3　最小二乘网格256
　13.4　RLSL算法258
　13.5　FTRLS算法267
　习题271
第14章　跟踪273
　14.1　跟踪问题的提出273
　14.2　LMS算法的广义描述274
　14.3　广义LMS算法的MSE分析274
　14.4　最优步长参数276
　14.5　传统算法的比较278
　14.6　基于最优步长参数的比较281
　14.7　VSLMS：具有最优跟踪行为的算法282
　14.8　遗忘因子可变的RLS算法287
　14.9　总结288
　习题289
第15章　回音对消291
　15.1　问题描述291
　15.2　结构与自适应算法292
　15.3　双端会话检测303
　15.4　啸鸣抑制307
　15.5　立体语音回音对消309
　附录15A　多窗谱方法320
　附录15B　双通道Levinson-Durbin算法的推导323
第16章　有源噪声控制325
　16.1　宽带前馈单通道ANC326
　16.2　窄带前馈单通道ANC329
　16.3　反馈单通道ANC337
　16.4　多通道ANC系统339
　附录16A　式（16.46）的推导342
　附录16B　式（16.53）的推导342
第17章　数据传输系统的同步与均衡343
　17.1　连续时间信道模型343
　17.2　离散时间信道模型与均衡器结构346
　17.3　定时恢复349
　17.4　均衡器设计与性能分析357
　17.5　自适应算法365
　17.6　循环均衡365
　17.7　联合定时恢复、载波恢复与信道均衡372
　17.8　

前言/序言

前　　言本书起源于作者在自适应信号处理领域以及信号处理在通信系统中众多应用方面的研究工作和教学经验。本书第2版保留了第1版中自适应滤波器基本理论的介绍，同时极大地扩展了自适应滤波器在广大范围内的应用。新增的6章对自适应滤波器的不同应用进行深入分析。
本书适合作为自适应滤波器方面的研究生教材。同时，也可供实践工程师用作技术参考书。
关于自适应滤波器的一学期典型入门课程可包含第1章、第3～6章、第12章以及第11章的前半部分。第2章由对离散时间信号与系统的基本概念的简短回顾和一些随机信号分析的相关概念构成，可作为学生的自学内容。在同一学期也可以选讲本书的其他部分，或者更多的章节可以在高级主题和应用相关的第二学期课程中讲述。
在自适应滤波器的学习中，计算机仿真构成了理论分析与推导的重要补充成分。通常，理论分析和推导涉及许多近似或假设。因此，计算机仿真对于理论结果的验证变得必不可少。除此之外，已经证明计算机仿真是自适应滤波器的学习中深入理解不同自适应算法的性能与性质不可或缺的一个环节。MathWorks公司的Matlab可能是最常用的仿真软件包。在本书中，我们自始至终采用Matlab来给出仿真结果，以阐明和验证理论推导。用于产生这些结果的程序和数据文件可从本书的配套网站http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1119979544.html#instructor中下载。
本书另一个不可分割的部分是每章结尾的习题。除了前面几章以外，每章均提供两类习题。
1.一般习题。这些习题旨在强化读者在理论推导方面的技能。它们对正文中推导的结果进行拓展，并说明在在实际问题中的应用。教师也可从本书的配套网站：http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1119979544.html#instructor�　」赜诒臼榻谈ㄗ试矗�只有使用本书作为教材的教师才可以申请，需要的教师可向约翰·威立出版公司北京代表处申请，电话：010-8418 7869，电子邮件：sliang@wiley.com。——编辑注�∩系玫秸庑┫疤獾慕獯稹�
2.与计算机有关的习题。这些习题涉及计算机仿真，旨在加强读者对正文中介绍的不同自适应算法性能的理解。大多数此类习题基于配套网站上提供的Matlab程序。此外，也还有其他（开放的）面向仿真的习题，以便于读者编写自己的程序并对实际问题进行实验做准备。
本书假定读者具有一定的离散时间信号与系统（包括线性系统理论和随机信号分析导论）、复变理论和矩阵代数的背景知识。然而，第2章和第4章也给出了这些主题的概述。
本书第1章首先给出自适应滤波器的一般性概述。这一章回顾了许多应用例子，如系统建模、信道均衡、回音对消和天线阵列等。随后，第2章简单回顾了离散时间信号与系统，将适用于本书其他部分的相关概念置于一个框架下面。
第3章集中介绍了一类称为Wiener滤波器的最佳线性系统。Wiener滤波器是实现自适应滤波器的基础。注意，用于描述Wiener滤波器的代价函数是一个精致的选择，能得到数学上易于处理的问题。我们也在因果性和滤波器冲激响应的周期方面讨论了无约束Wiener滤波器。这一研究揭示了Wiener滤波器许多有意思的方面，并为本书其他部分中自适应滤波器的学习奠定了良好基础。特别地，我们发现当滤波器长度趋于无穷时，在极限情况下Wiener滤波器可以独立地处理相关过程的不同频率分量。数值例子表明，当滤波器长度有限时，频率分量的分离可以在很好的近似范围内由频带的隔离所替代。对自适应滤波器的这种处理，已被证明对于自适应滤波器的学习是一种启发式的工程方法，将始终贯穿于本书。
特征分析是自适应滤波器研究中的一种基本数学工具。第4章前半部分包含了对这一主题的完整介绍。该章后半部分给出了横向Wiener滤波器性能表面的分析。随后在第5章介绍了搜索方法。这一章讨论的搜索方法是在实践中用于自适应滤波器实际实现的统计搜索方法的理想化版本。它们在假设先验已知相关过程统计特性的意义上是理想化的。
著名的最小均方（LMS）算法在第6章中进行介绍，并在第7～11章中广泛研究。由Widrow和Hoff于20世纪60年代首先提出的LMS算法，由于在实践中的简洁性和对信号统计特性的鲁棒性而成为应用最为广泛的自适应滤波算法。
第12章和第13章介绍最小二乘方法。这一讨论虽然简短，但它给出了最小二乘方法的基本概念，并突出了与基于LMS的算法相比较时的优劣。第13章介绍了最小二乘算法的快速版本。总体上，这两章为读者参考更为高级的书籍或论文方面继续这一主题的研究奠定了良好基础。
第14章讨论跟踪问题。在系统建模问题的背景下，给出了LMS算法的一般性表述，它涵盖了本书前面各章讨论的大部分算法，因而为不同算法的比较提供了公共平台。同时，也讨论了如何优化LMS算法的步长参数和RLS算法的遗忘因子以取得良好的跟踪性能。
第15～20章包含了前面各章的理论结果在许多实际问题中的广泛应用。第15章给出了与回音对消器相关的许多实际问题。这一章的重点是远程会议应用所遇到的回音对消。在这一应用中，我们需要处理自适应传统理论领域并未包含的特殊问题。例如，当位于电话线两端的双方同时讲话时，他们各自的信号会相互干扰，因此电话线两端回音对消器的自适应均会遭到破坏。所以，应该设计特殊的双端会话检测方法。我们也详细讨论了近年来发展迅速的立体声回音对消器。
第16章讨论与有源噪声对消控制相关的问题。它们在一定程度上也不同于传统的自适应滤波问题。
第17章涉及通信系统中的同步和信道均衡相关的问题。虽然针对信道均衡发展了许多经典自适应滤波器理论的基本原理，但是在通信系统领域也有许多特殊问题只能用新的概念来进行描述，它们可看作自适应滤波器经典理论的扩展。该章给出了许多这样的扩展。
传感器阵列处理和码分多址（CDMA）是自适应滤波器已得到广泛应用的两个领域。虽然它们看似两个非常不同的应用，但若得到理解，它们则存在许多相似之处，可以使我们将一个应用中的结果也用到另一个中。由于传感器阵列处理先于CDMA得到发展，我们便遵循这一历史发展，第18章介绍传感器阵列处理技术，接着第19章讨论CDMA理论和相关算法。
第20章讨论自适应滤波器在设计和实现多载波系统（或正交频分复用——OFDM）以及在发射端和接收端具有多根天线的通信系统（称为多输入多输出——MIMO）方面的最新进展。该章解释一些与这些现代信号处理技术相关的实际问题，并介绍几个在当前标准，如WiFi、WiMax和LTE中已采用的解决方案。
本书采用如下符号表示。我们用非粗体小写字母表示标量，粗体小写字母表示向量，粗体大写字母表示矩阵。非粗体大写字母用于表示变量函数，如H(z)，以及向量/矩阵的长度/维数。小写字母“n”用于表示时间变量。在诸如第8章和第9章讨论的分块处理算法情形中，仍以小写字母“k”作为块编号。时间编号和块编号置于方括号中，而下标用于指代向量和矩阵的元素。例如，时变抽头权向量w(n)的第i个元素表示为wi(n)。上标“T”和“H”分别表示向量或矩阵的转置和Hermitian转置。我们保持所有向量为列形式。更为特殊的符号将在正文中必要的地方进行解释。
Behrouz Farhang-Boroujeny致　　谢本书第1版和当前版的面世离不开我过去20年间所有学生的贡献。我对他们的支持、热心和鼓励表示感谢！
感谢英国南安普敦大学的Stephen Elliott教授审阅了第16章，并提出许多宝贵意见。同时感谢Vellenki Umapathi Reddy教授审阅了第2～7章，提出了宝贵建议并给予我精神上的支持。在此特别感谢日立环球存储科技公司的George Mathew博士对本书第1版通篇进行了严格审查。
许多同事在课堂上采用本书第1版作为教材成为激励我编写本书第2版的动力。希望他们能感到本版通过介绍更多自适应滤波器在前沿应用中的实例而更有助于拓宽研究生的知识面。

《数字信号处理：理论与实践》 书籍简介： 在信息爆炸的时代，对数字信号的理解、处理与应用能力已成为各技术领域不可或缺的核心技能。无论是通信系统中的噪声抑制，音频视频的压缩与增强，还是生物医学信号的分析，亦或是金融市场的趋势预测，数字信号处理（DSP）技术都扮演着至关重要的角色。本书旨在为读者系统地构建起坚实的数字信号处理理论基础，并引导读者掌握将这些理论应用于实际问题的解决之道。 本书内容涵盖了数字信号处理的各个核心方面，从最基础的信号与系统概念出发，逐步深入到更为复杂的滤波、变换以及现代的自适应信号处理技术。我们力求在理论阐述的严谨性与工程实践的可操作性之间取得平衡，确保读者在掌握抽象概念的同时，也能培养出解决实际工程问题的能力。 核心内容概览： 第一部分：数字信号处理基础 离散时间信号与系统： 本部分将系统介绍离散时间信号的定义、分类（如单位脉冲信号、单位阶跃信号、指数信号等）以及其基本运算（如相加、相乘、翻转、延时等）。我们将深入探讨线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、时不变性、因果性、稳定性等。通过分析系统的冲激响应和阶跃响应，读者将理解LTI系统如何表征和响应输入信号，为后续的系统分析和设计奠定基础。我们将介绍卷积的概念及其在LTI系统分析中的核心作用，并通过多种方式（如图解法、代数法）帮助读者深刻理解卷积的物理意义。 Z变换与傅里叶变换： Z变换作为分析离散时间信号和系统的有力工具，将是本部分的重点。我们将详细讲解Z变换的定义、收敛域的概念，以及它与拉普拉斯变换的对应关系。掌握Z变换的性质，如线性性、时移性、尺度变换性、卷积性质等，将极大地方便我们对离散时间系统进行分析和求解差分方程。此外，本书还将系统介绍傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）在描述连续时间信号频谱特性方面的作用，并深入讲解离散时间傅里叶级数（DTFS）和离散时间傅里叶变换（DTFT）在分析离散时间信号频谱上的应用。通过对傅里叶变换的掌握，读者将能理解信号在频率域的分布特性，为后续的滤波设计提供理论指导。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 尽管DTFT在理论上强大，但在实际计算中往往难以直接应用。本部分将介绍离散傅里叶变换（DFT）的概念，它是DTFT在离散时间、离散频率上的采样。我们将详细讲解DFT的性质，如周期性、线性性、对称性、卷积性质等，并揭示它在信号分析中的关键作用。更重要的是，我们将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，这是实现DFT计算的通用且高效的算法。我们将解释FFT的原理，如按时间抽取（Cooley-Tukey算法）和按频率抽取等，并通过实例演示FFT如何在计算效率上实现数量级的提升，使其成为现代数字信号处理不可或缺的计算工具。 第二部分：数字滤波理论与设计 数字滤波器概述： 数字滤波器是数字信号处理的核心组成部分，其主要任务是在不失真或最小失真的情况下，改变信号的频率成分。本部分将介绍数字滤波器的基本概念、分类（如无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器）以及滤波器的性能指标，如通带、阻带、过渡带、衰减特性、相位响应等。我们将深入探讨理想滤波器的频率响应特性，并分析实际滤波器在通带和阻带设计中的权衡。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： IIR滤波器因其计算效率高、阶数低而备受青睐。本部分将介绍几种经典的IIR滤波器设计方法，包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。我们将详细讲解这些滤波器的设计原理，包括从模拟滤波器原型到数字滤波器的转换方法（如脉冲不变法、双线性变换法）。通过讲解如何根据技术指标（如截止频率、阻带衰减）确定滤波器阶数和设计参数，读者将能够掌握IIR滤波器的设计流程。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器以其线性相位特性而著称，这在保持信号波形完整性方面至关重要，特别是在通信和音频处理领域。本部分将深入探讨FIR滤波器的设计方法。我们将介绍窗函数法，包括矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，并分析不同窗函数对滤波器频率响应的影响。此外，我们还将详细讲解频率采样法和最优（Remez）算法，后者是一种迭代算法，能够设计出在特定频率范围内具有最优逼近特性的FIR滤波器。读者将学会如何根据设计要求选择合适的FIR滤波器设计方法和参数。 第三部分：现代信号处理技术 数字信号处理的应用与扩展： 本部分将拓展到数字信号处理在更广泛领域的实际应用。我们将探讨一些关键的DSP应用，如谱分析（如周期图法、Welch法）、语音信号处理（如语音编码、语音识别）、图像处理（如图像增强、边缘检测）以及通信系统中的信号调制解调等。通过分析这些应用中的DSP技术，读者将能更深刻地理解DSP理论的价值和实践意义。 自适应信号处理导论： 自适应信号处理是现代DSP领域的一个重要分支，其核心思想是滤波器参数能够根据输入信号的统计特性进行实时调整，以达到最优的性能。本部分将为读者引入自适应信号处理的基本概念，包括自适应滤波器的结构、性能指标（如最小均方误差准则）以及核心的自适应算法。我们将详细介绍最基础和最广泛使用的LMS（最小均方）算法及其变种，阐述其工作原理、收敛性分析以及在实际中的应用场景，例如噪声抵消、信道均衡和预测编码等。 学习目标： 完成本书的学习后，您将能够： 深刻理解离散时间信号与系统的基本概念和分析方法。 熟练运用Z变换和傅里叶变换分析信号和系统。 掌握离散傅里叶变换（DFT）及其高效计算算法FFT。 理解数字滤波器的分类、性能指标以及设计原理。 能够根据工程需求设计IIR和FIR滤波器。 初步了解自适应信号处理的原理和常用算法。 认识数字信号处理在通信、音频、图像等众多领域的广泛应用。 学习方法建议： 本书不仅包含丰富的理论知识，更注重与实际应用的结合。我们鼓励读者在学习过程中积极动手实践。对于每一个理论概念，都配有相应的数学推导和详细的解释。建议读者在阅读相关章节时，尝试使用MATLAB、Python等编程工具进行仿真和验证，亲身体验信号处理过程中的各种现象。通过动手实践，理论知识将变得更加鲜活和易于理解。 致读者： 数字信号处理是一门充满活力且应用广泛的学科。无论您是电子工程、通信工程、计算机科学，还是其他相关领域的学生或工程师，掌握数字信号处理的基本原理和技术，都将极大地提升您的解决问题的能力和职业竞争力。本书的编写旨在为您提供一个坚实的基础和清晰的路径，希望能陪伴您在数字信号处理的探索之旅中有所收获。

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《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》这本书，为我提供了一次极其宝贵的学习经历。作者在内容安排上，将自适应滤波器的理论基础与实际工程应用巧妙地结合起来。从滤波器设计的基本原理，到各种主流自适应算法的深入剖析，再到Matlab仿真实现的细节，无一不体现了作者的专业深度和教学匠心。我尤其赞赏作者在讲解抽象理论时的耐心和细致。例如，在介绍最小均方误差（MMSE）准则时，作者并没有直接跳到复杂的矩阵表达，而是先从期望值的概念入手，然后逐步解释如何最小化误差的平方和，从而引出MMSE的最优解。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了读者的理解难度。当进入Matlab仿真部分时，本书的价值更是得到了淋漓尽致的体现。作者提供的仿真代码，不仅编写规范、注释详尽，而且紧密结合了理论讲解，能够让读者非常直观地看到理论知识在实际应用中的效果。我尝试着运行书中关于回声消除的仿真实例，通过调整滤波器的阶数和步长，我能够清晰地看到回声是如何被逐步抑制的，最终得到干净的目标信号。这种“所学即所用”的学习体验，极大地激发了我对自适应滤波器的学习热情，并增强了我将这些技术应用到实际问题中的信心。本书的深度和广度，让我能够系统地掌握自适应滤波器的理论知识，并具备了利用Matlab进行仿真的实践能力，这对于我未来的学习和职业发展都将产生深远的影响。

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在我看来，《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入人心的学习旅程。作者在开篇就为读者勾勒出了自适应滤波器在现代信号处理中的重要地位，并以一种充满启发性的方式，引导我们去探索其背后的奥秘。书中对自适应滤波器基本原理的阐述，逻辑清晰，层次分明。从最基本的最小均方误差（MMSE）准则出发，到梯度下降法的引入，再到LMS算法的推导，每一步都经过精心设计，让读者能够轻松理解。我尤其欣赏作者在讲解抽象概念时，所采用的类比和图示。例如，在解释滤波器权值更新过程时，作者将滤波器比作一个不断调整自己“耳朵”的聆听者，力求在嘈杂的环境中捕捉到最清晰的声音，这样的比喻立刻就将原本复杂的概念变得生动起来。而且，本书并没有仅仅局限于介绍几种经典的自适应算法，而是对这些算法的性能进行了深入的分析，包括收敛速度、稳态误差、计算复杂度等方面，并探讨了它们在不同应用场景下的优缺点。这让我对各种算法有了更深刻的理解，也为我选择合适的算法提供了指导。当转到Matlab仿真部分时，本书的价值更是得到了极大的体现。作者提供的仿真代码，不仅格式规范，而且注释详尽，让我能够轻松地理解每一段代码的含义。我尝试着运行书中的一个信道均衡的仿真实例，通过调整滤波器的结构和训练序列，我能够清晰地看到通信信号在经过有损信道后，通过自适应滤波器得到了有效的恢复，误码率也显著降低。这种理论与实践的完美结合，极大地加深了我对自适应滤波器工作原理的理解，也让我对利用这些技术解决实际问题充满了信心。这本书为我打开了通往自适应滤波世界的大门，让我能够自信地探索和应用这些强大的工具。

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我一直在寻找一本能够真正让我“上手”自适应滤波器的书籍，而不是仅仅停留在理论层面。《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》的出版，恰好满足了我的这一迫切需求。这本书在内容编排上，做到了理论与实践的完美融合。开篇即对自适应滤波器的核心思想进行了深入浅出的介绍，从滤波器的基本构成到自适应更新机制，层层递进，逻辑严谨。我印象最深刻的是，作者在讲解不同的自适应算法时，不仅仅罗列公式，而是深入剖析了算法的数学原理，以及它如何通过不断迭代来逼近最优解。例如，对于LMS算法，作者不仅清晰地推导了其权值更新方程，还详细分析了步长参数对算法性能的影响，并提供了判断其收敛性的依据。这种深入的分析，让我能够真正理解算法背后的逻辑，而不仅仅是记住一个公式。本书最令人惊喜之处在于，它将大量的精力投入到了Matlab仿真应用上。作者提供的仿真代码，不仅编写规范、注释清晰，而且紧密结合了理论讲解，让读者能够将学到的知识立刻付诸实践。我尝试着运行书中关于噪声消除的仿真实例，通过调整滤波器的阶数和步长，我能够直观地看到噪声是如何被逐步滤除的，最终得到清晰的目标信号。这种“所学即所用”的学习体验，极大地激发了我对自适应滤波器的学习热情。而且，书中还探讨了许多实际应用中的问题，比如滤波器性能的评估，以及如何根据不同的应用场景选择合适的算法。这让我不仅学到了技术，更学到了如何“用好”技术。总而言之，这本书不仅为我打下了扎实的理论基础，更重要的是，它赋予了我利用Matlab解决实际工程问题的能力，这对于我未来的学习和工作都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对自适应滤波器这个领域感到一丝畏惧，因为它听起来就充满了复杂的数学和算法。《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》这本书，彻底改变了我的看法。作者在编写本书时，以一种非常友好的姿态，引领我一步步走进了自适应滤波的世界。从最基础的信号滤波概念开始，到如何让滤波器“自适应”地工作，作者的讲解层层递进，逻辑清晰，一点也不显得突兀。我特别欣赏作者在讲解算法原理时，所采用的图解和类比。例如，在介绍LMS算法的更新过程时，作者将其比作一个不断调整方向盘的司机，力求沿着山坡最陡峭的方向向下，以最快的速度到达山谷（误差最小点）。这种生动的比喻，让我能够迅速抓住算法的核心思想，而不被复杂的数学公式所困扰。更重要的是，本书的另一个巨大价值在于其丰富的Matlab仿真应用。作者提供的所有仿真代码，都经过了精心的设计和优化，不仅结构清晰，而且注释详尽，让我能够非常轻松地运行和理解。我曾尝试着将书中关于自适应均衡的仿真代码，应用到我的一个通信信号恢复项目中。通过调整滤波器的阶数和学习率，我成功地将信号的信噪比提升了约5dB，这让我感到无比兴奋。这种理论知识与实际操作相结合的学习方式，极大地提升了我的学习效率和实践能力。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的老师，用深入浅出的语言和生动的例子，教会我如何掌握和应用自适应滤波器的强大功能。

评分☆☆☆☆☆

作为一个正在深入研究信号处理领域的学生，我一直在寻找一本能够系统性地讲解自适应滤波器原理，并且能够提供实际编程指导的教材，在翻阅了市面上不少书籍后，《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》彻底吸引了我。这本书的开篇就以一种非常直观且富有逻辑性的方式，将自适应滤波器的核心概念——如何让一个滤波器“学会”并根据输入信号的特性进行自我调整——娓娓道来。我尤其欣赏作者在介绍基础理论时，并没有停留在枯燥的数学推导，而是紧密结合具体的应用场景，例如噪声消除、信道均衡等，这让我能够立刻理解这些理论的实际价值和意义。书中对LMS、RLS等经典算法的讲解，不仅仅是公式的罗列，而是深入剖析了算法的收敛性、计算复杂度以及在不同噪声环境下的表现。最令人惊喜的是，作者没有仅仅停留在理论层面，而是紧密结合Matlab语言，提供了大量精心设计的仿真实例。这些仿真程序不仅结构清晰，而且注释详尽，我能够轻松地运行、修改，并观察不同参数设置对滤波性能的影响。这种理论与实践的高度融合，极大地加速了我对自适应滤波器的理解和掌握。我尝试着将书中的代码应用到我自己的研究项目中，结果表明，这些代码的鲁棒性和效率都相当高，为我节省了大量从零开始编写的时间。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我一步步走向精通。它帮助我构建了扎实的理论基础，同时也赋予了我解决实际问题的能力，这对于任何希望在信号处理领域有所建树的工程师或研究者来说，都是一笔宝贵的财富。我曾一度对自适应滤波器的复杂性感到畏惧，但这本书的清晰阐述和丰富的实例，彻底打消了我的顾虑，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》之前，我对自适应滤波的理解，仅仅停留在“滤波器会自己调整”这样一个模糊的概念上。这本书则如同醍醐灌顶，让我对这个领域有了全新的认识。作者在撰写本书时，显然充分考虑到了读者的知识背景，从最基础的信号处理概念开始，一步步引出自适应滤波器的核心思想。我特别欣赏作者在解释复杂数学推导时的耐心和细致。比如，在讲解最小二乘（LS）准则时，他并没有直接给出矩阵形式的公式，而是先从求和平方误差最小化的角度出发，然后逐步引入矩阵运算，使得理解更加顺畅。而且，本书的重点在于“仿真应用”，作者为书中介绍的每一个重要算法，都提供了精心设计的Matlab仿真代码。这些代码不仅仅是功能的实现，更是对算法原理的直观展示。例如，在介绍RLS算法时，作者提供的仿真代码，能够清晰地展示滤波器权值是如何在每一次数据到来时进行更新，从而快速地跟踪信道变化。我通过运行这些代码，并尝试修改其中的参数，深刻地体会到了不同算法在收敛速度、稳态性能以及计算复杂度方面的差异。这种“动手实践”的学习方式，让我对自适应滤波器的理解从抽象的理论，跃升到了具体的应用层面。我曾经将书中的一个信道均衡的仿真代码，移植到我的一个通信系统项目中，结果表明，该代码的鲁棒性和有效性都非常高，显著提升了系统的性能。这本书，真正做到了“理论是骨架，仿真应用是血肉”，为我构建了一个完整而生动的自适应滤波器知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理中的“自适应”技术充满好奇，但总觉得门槛很高。《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》这本书，彻底打消了我的顾虑，并带领我进入了一个全新的学习领域。作者在开篇就以一种非常直观的方式，解释了自适应滤波器是什么，以及它为什么在现代通信、控制和传感等领域如此重要。我特别喜欢作者在讲解各种自适应算法时，那种“由浅入深”的处理方式。他不仅仅是简单地给出公式，而是深入分析了算法的工作原理、收敛性以及在不同应用场景下的性能表现。例如，对于LMS算法，作者不仅详细推导了其权值更新方程，还深入分析了步长参数选择对算法性能的影响，并提供了多种改进LMS算法的思路。让我眼前一亮的是，本书的另一大亮点是其Matlab仿真应用部分。作者提供的所有仿真代码都非常规范、易懂，并且配有详细的注释，让我能够非常方便地运行、修改和扩展。我尝试着使用书中的代码来模拟一个信道均衡系统，通过调整滤波器的阶数和步长参数，我能够观察到通信信号在经过有损信道后，通过自适应滤波器得到了有效的恢复，误码率也显著降低。这种理论与实践的紧密结合，让我不再是纸上谈兵，而是真正地掌握了自适应滤波器的应用技能。这本书不仅仅让我系统地学习了自适应滤波器的理论知识，更重要的是，它教会了我如何利用Matlab将这些理论转化为解决实际问题的工具，对于任何想要深入了解自适应滤波器，并将其应用于工程实践中的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初购买《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》时，是带着一丝忐忑的，毕竟“原理”和“仿真应用”这两个词组合在一起，很容易让人联想到一本要么理论晦涩难懂，要么代码充斥着“拿来主义”的书籍。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的这种刻板印象。作者在处理理论部分时，展现了极高的驾驭能力，他能够用一种既严谨又不失生动的方式，将复杂的数学模型和算法推导娓娓道来。例如，在讲解最优化理论在自适应滤波器设计中的应用时，他并没有直接抛出那些高深的梯度下降法和牛顿法，而是先从直观的几何意义出发，解释代价函数最小化的过程，然后再逐步引入具体的算法。这种循序渐进的处理方式，使得像我这样的初学者也能够轻松理解其核心思想。更让我赞赏的是，本书并没有止步于对经典算法的介绍，而是对这些算法的优缺点、适用范围以及在实际应用中可能遇到的问题进行了深入的探讨。书中对不同噪声模型下的滤波器性能分析，以及对固定步长和可变步长LMS算法的对比，都极具启发性。当涉及到Matlab仿真部分时，这本书更是锦上添花。作者提供的仿真代码，并非简单的功能实现，而是充分考虑到了算法的鲁棒性、效率以及可读性。每一段代码都经过精心设计，注释清晰，即使是对Matlab不太熟悉的读者，也能快速上手。我尤其喜欢书中对不同滤波场景的仿真演示，比如回声消除、信道辨识等，这些具体的例子让我能够直观地感受到自适应滤波器强大的威力。通过修改参数，观察滤波器的收敛速度和最终性能，我能够更深入地理解理论知识，并将之与实际效果联系起来。这本书不仅仅是提供了一个学习的框架，更像是一扇通往自适应滤波领域大门的钥匙，为我打开了通往更广阔天地的大门。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理领域中的“自适应”概念非常着迷，因为它听起来就像是一种能够“思考”和“学习”的技术，但一直没有找到一本能够真正让我入门的书。《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》的出现，可以说完美地填补了我的这一需求。这本书的结构安排非常合理，从最基础的滤波器概念开始，循序渐进地引入自适应滤波器的核心思想。作者在解释各种自适应算法时，注重从实际问题出发，比如如何有效地去除未知噪声，如何补偿通信信道中的失真等。这种“问题导向”的教学方法，让我能够迅速理解这些算法诞生的背景和解决问题的目的，而不是仅仅停留在数学公式的表面。我特别喜欢书中对LMS算法的讲解，作者不仅详细推导了其梯度下降过程，还深入分析了其收敛条件和性能指标，并通过大量的图示来辅助理解。让我眼前一亮的是，书中并没有止步于经典的LMS算法，而是进一步介绍了如NLMS、RLS等更高级的算法，并清晰地阐述了它们各自的优缺点以及适用场景。最让我兴奋的是，本书的另一大亮点是其Matlab仿真应用部分。作者提供的所有仿真代码都非常规范、易懂，并且配有详细的注释，让我能够非常方便地运行、修改和扩展。我尝试着使用书中的代码来模拟一个回声消除系统，通过调整滤波器的阶数和步长参数，我能够观察到回声逐渐被抑制的过程，并直观地感受到自适应滤波器强大的实时处理能力。这种理论与实践的紧密结合，让我不再是纸上谈兵，而是真正地掌握了自适应滤波器的应用技能。这本书不仅让我系统地学习了自适应滤波器的理论知识，更重要的是，它教会了我如何利用Matlab将这些理论转化为解决实际问题的工具。对于任何想要深入了解自适应滤波器，并将其应用于工程实践中的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在寒冬里收到了一炉温暖的炭火，让我对自适应滤波这一原本看起来“高冷”的学科产生了前所未有的亲近感。《自适应滤波器原理及Matlab仿真应用（原书第2版）》最让我印象深刻的地方，在于它对理论讲解的深度和广度达到了一个相当平衡的水平。作者并没有为了追求数学的极致严谨而牺牲掉读者的理解，反之，他巧妙地将抽象的数学概念与生动的物理意义相结合，使得即便是相对复杂的推导过程，也能让人心领神会。比如，在介绍最小均方误差（MMSE）准则时，作者通过类比生活中的实际问题，将“最小化误差”这一目标形象化，然后再引入对应的数学表达式，这样的处理方式极大地降低了理解门槛。而且，书中对各种自适应算法的阐述，都不仅仅停留在“是什么”，更深入到“为什么”以及“怎么做”的层面。例如，对于LMS算法，作者不仅详细解释了其工作原理，还深入分析了步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响，并提出了多种改进LMS算法的思路，这让我对算法的理解上升到了一个新的高度。当理论学习告一段落，进入Matlab仿真部分时，本书的价值更是得到了淋漓尽致的体现。作者提供的仿真代码，不仅仅是简单的示例，而是经过反复验证、优化过的“工业级”代码。代码结构清晰，逻辑性强，注释详尽，让我能够轻松地理解每一行代码的含义和作用。我尝试着将书中提供的代码稍作修改，应用到我正在进行的一个信号增强项目中，结果非常令人满意。通过调整滤波器结构和训练序列，我成功地将背景噪声降低了近15dB，并且几乎没有引入额外的信号失真。这种理论与实践的无缝对接，极大地提升了我的学习效率和科研信心。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，以其深入浅出的讲解和扎实的仿真实践，点亮了我探索自适应滤波世界的道路。

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书公式化，很难懂，可能我数学跟不上的原因。

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