自适应信号处理技术(信息与通信工程国防特色教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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白冰 著

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出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564023836

商品编码：29764685525

包装：平装

出版时间：2010-05-01

基本信息

书名：自适应信号处理技术(信息与通信工程国防特色教材)

定价：38.00元

作者：白冰

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2010-05-01

ISBN：9787564023836

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《自适应信号处理技术》系统地介绍了自适应信号处理的基本理论、基本算法和典型应用。从*准则方面看，本书主要涉及小均方误差准则和小二乘准则，在自适应非线处理中，结合实际需要，也涉及小均方误差准则。从滤波器结构方面看，主要介绍横向滤波器和格型滤波器以及典型的非线性滤波器。在应用方面，重点介绍自适应信号处理的四种典型应用：自适应模拟、自适应逆模拟、自适应干扰对消和自适应预测，以及盲自适应信号处理算法及应用。全书共分11章：主要包括绪论、维纳滤波、小均方自适应算法、改进型的小均方算法、小均方误差线性预测及自适应格型滤波、线性小二乘滤波、小二乘横向滤波自适应算法、小二乘格型滤波自适应算法、非线性自适应滤波及其算法、自适应信号处理的应用，盲自适应信号处理算法及应用。另外，本书附有可供学生进行计算机仿真的实验范例。本书可作为通信、电子信息工程专业及其他相关专业大学高年级学生和研究生的教科书，也可作为从事信号与信息处理领域研究的工程技术人员的参考书。

目录

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章　绪论
1．1 白适应滤波的基本概念
1．2 自适应信号处理的发展过程
1．3 自适应信号处理的应用
第2章　维纳滤波
2．1 问题的提出
2．2　离散形式维纳滤波器的解
2．3　离散形式维纳滤波器的性质
2．3．1　正交原理的几何解释
2．3．2　正交原理推论
2．3．3　小均方误差
2．4　横向滤波器的维纳解
2．4．1横向滤波器的维纳一霍夫方程及其解
2．4．2横向滤波器的误差性能
第3章　小均方自适应算法
3．1　陡下降法
3．1．1　陡下降法的基本思想
3．1．2　小均方误差陡下降法
3．2　牛顿法
3．2．1　牛顿法的基本思想
3．2．2　小均方误差牛顿法
3．3 LMS算法
3．3．1 LMS算法描述
3．3．2 LMS算法的收敛性
3．3．3 LMS算法的权向量噪声
3．3．4 LMS算法的期望学习曲线
3．3．5 LMS算法的性能
3．4 LMS牛顿算法
第4章 改进型小均方自适应算法
4．1　归一化LMS算法
4．1．1　基于约束优化问题求解归一化LMS算法
4．1．2　归一化LMS算法小结
4．2　块LMS算法
4．2．1　块自适应滤波器
4．2．2　块LMS算法描述
　　4．2．3　块LMS算法的收敛性
4．2．4　块LMS算法块长度的选择
4．3　快速块LMS算法
第5章 小均方误差线性预测及自适应格型算法
第6章　线性小二乘滤波
第7章　小二乘横向滤波自适应算法
第8章　小二乘格型滤波自适应算法
第9章　非线性滤波及其自适应算法
0章 自适应信号处理的应用
1章　盲自适应信号处理算法及应用
计算机实验
附录A　矩阵和向量
附录B 相关矩阵
附录C　时间平均相关矩阵
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《自适应信号处理技术（信息与通信工程国防特色教材）》图书简介 一、 引言：时代的需求与学科的崛起 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们承载着信息、驱动着技术、连接着世界。从浩瀚的宇宙探索到微观的生物信号监测，从高耸入云的通信基站到深邃海底的声纳系统，信号处理技术扮演着至关重要的角色。然而，现实世界中的信号环境复杂多变，常常伴随着噪声、干扰、失真甚至未知参数的实时漂移。传统的固定算法在面对这些动态变化时，往往显得力不从心。如何让信号处理系统能够“自我学习”、“自我调整”，以最优化的方式适应不断变化的信号环境，成为了一项迫切的技术挑战。 正是在这样的时代背景下，自适应信号处理技术应运而生，并迅速发展成为信息与通信工程领域的一门核心学科。它赋予了信号处理系统智能化的能力，使其能够根据接收到的信号序列，自动调整自身参数，以达到最佳的滤波、预测、均衡、识别或检测等目的。这不仅极大地提升了信号处理的性能，也为一系列颠覆性技术的实现奠定了基础，例如高效的通信系统、精准的雷达探测、先进的生物医学工程、智能的语音识别以及可靠的故障诊断等。 《自适应信号处理技术（信息与通信工程国防特色教材）》正是为了系统性地阐述这一重要学科而编写的。本书旨在为信息与通信工程专业的学生、研究人员以及相关领域的工程技术人员提供一本全面、深入且具有实践指导意义的教材。国防特色教材的定位，意味着本书在强调理论深度和技术前沿性的同时，更加注重与国家安全、国防现代化建设等重大需求的契合，力求培养具备解决复杂工程问题能力的优秀人才。 二、 书籍核心内容概览：从基础到前沿的系统性构建 本书的编写遵循由浅入深、循序渐进的原则，力求构建一个完整的自适应信号处理知识体系。全书大致可以划分为以下几个核心部分： 1. 自适应信号处理基础理论： 信号与系统基础回顾： 在深入探讨自适应技术之前，本书首先对傅里叶变换、Z变换、功率谱密度、相关函数等信号与系统中的基础概念进行系统性的回顾与梳理。这些基础知识是理解后续自适应算法原理的基石。 误差准则与优化方法： 自适应信号处理的核心在于最小化某种误差准则。本书将详细介绍均方误差（MSE）作为最常用的性能指标，并引入梯度下降法、最小二乘法等经典优化算法。理解这些优化方法的原理，是掌握各种自适应滤波器的关键。 非线性与非平稳信号的挑战： 现实中的信号往往是非线性和非平稳的，这给传统的线性自适应算法带来了挑战。本书将探讨如何处理这些复杂信号，并为后续更高级的算法铺垫。 2. 经典自适应滤波器理论与算法： 最小均方（LMS）算法及其变种： LMS算法是自适应信号处理领域最基础、应用最广泛的算法之一。本书将详细推导LMS算法的原理，分析其收敛性、收敛速度和稳态误差，并深入探讨其各种改进算法，如归一化LMS（NLMS）、置信LMS（FLMS）等，重点分析这些变种在不同应用场景下的优势与局限性。 递归最小二乘（RLS）算法及其变种： 相较于LMS算法，RLS算法在收敛速度上具有显著优势，特别适用于非平稳信号。本书将深入剖析RLS算法的递推原理，分析其计算复杂度，并介绍其各种近似算法和改进方法，例如滑动窗口RLS、衰减因子RLS等，帮助读者理解其在快速变化环境下的适应能力。 其他重要自适应滤波器： 除了LMS和RLS，本书还将介绍其他一些重要的自适应滤波器，例如： 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其自适应应用： 虽然卡尔曼滤波器本身并非严格意义上的“自适应”滤波器，但其在状态估计和预测方面的强大能力，使其成为许多自适应系统的核心组件。本书将介绍卡尔曼滤波器的基本原理，并探讨其在自适应跟踪、导航等领域的应用。 最小二乘（LS）与递推最小二乘（RLS）的联系与区别： 明确 LS 和 RLS 的数学基础，理解它们是如何处理历史数据并进行参数更新的。 基于投影的方法： 探讨一些基于向量空间投影的自适应算法，分析其在特定问题上的优势。 3. 自适应信号处理的关键应用技术： 自适应均衡（Adaptive Equalization）： 在通信系统中，信道会引入失真，导致码间串扰。自适应均衡器能够实时调整自身参数，抵消信道失真，提高数据传输的可靠性。本书将详细介绍各种自适应均衡器的结构和算法，包括横向滤波器（Tapped Delay Line）、决策反馈均衡器（DFE）等，并结合具体的通信系统模型进行分析。 自适应噪声消除（Adaptive Noise Cancellation, ANC）： ANC技术通过引入一个参考噪声信号，并利用自适应滤波器来生成与目标噪声最匹配的噪声信号，从而将其从原始信号中减去。本书将深入讲解ANC系统的原理，分析其在音频降噪、生物信号去噪等领域的成功应用。 自适应预测（Adaptive Prediction）： 自适应预测器能够根据过去的信号值预测未来的信号值，在数据压缩、时序分析等方面具有重要作用。本书将探讨各种自适应预测模型，如AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型，并介绍如何利用自适应算法来估计这些模型的参数。 自适应滤波器在雷达与声纳中的应用： 介绍自适应波束形成、自适应杂波抑制等技术，分析其在提升雷达和声纳系统探测精度和干扰抑制能力方面的作用。 自适应识别与分类： 探讨如何利用自适应滤波器来构建智能识别与分类系统，例如语音识别、图像识别、故障诊断等。 4. 高级主题与前沿研究方向： 基于神经网络的自适应信号处理： 随着人工智能的飞速发展，基于神经网络的自适应信号处理方法受到了广泛关注。本书将介绍如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型来实现更强大的自适应能力，特别是在处理非线性、非平稳信号方面。 核自适应滤波器（Kernel Adaptive Filters, KAFs）： KAFs能够将原始信号映射到高维特征空间，从而解决非线性问题。本书将介绍核方法的原理，并阐述其在自适应滤波领域的应用，如核LMS（KLMS）、核RLS（KRLS）等。 分布式自适应信号处理： 在分布式传感器网络或多用户通信系统中，需要进行分布式自适应信号处理。本书将探讨分布式LMS、分布式RLS等算法，以及它们在协同感知、分布式估计等场景下的应用。 稀疏自适应滤波器： 在某些应用中，信号模型或滤波器系数是稀疏的。本书将介绍稀疏自适应滤波器（SAF）的研究进展，以及它们在压缩感知、低秩信号处理等领域的应用。 鲁棒自适应信号处理： 考虑信号模型不确定性、测量噪声等因素，设计在各种不利条件下都能稳定工作的自适应算法。 三、 教材特色与价值：国防特色的深度体现 作为一本“信息与通信工程国防特色教材”，本书在内容选择、案例分析和研究方向上，都融入了国防领域的特殊需求和发展方向。 紧密结合国家重大需求： 本书在介绍各种自适应信号处理技术时，将重点突出其在国防关键领域的应用，例如： 通信系统： 高速、抗干扰、保密通信中的自适应均衡、自适应信道估计、抗干扰滤波等。 雷达与电子战： 自适应杂波抑制、目标检测与跟踪、干扰源定位与对抗等。 信号情报（SIGINT）： 复杂电磁环境下信号的捕获、识别与分析。 导航与定位： 高精度、抗干扰的导航定位系统中的滤波与跟踪。 遥感与空间探测： 卫星通信、空间目标探测、深空探测信号处理。 水声通信与探测： 水下目标探测、水声通信中的自适应处理。 强调工程实践与实际问题解决能力： 除了理论推导，本书将大量引用具有代表性的工程案例，并提供相关的仿真实验指导，帮助读者将所学理论知识应用于解决实际工程问题。例如，通过仿真平台实现一个自适应均衡器，观察其性能随参数变化而变化的过程，从而加深对理论的理解。 培养创新思维与前沿视野： 本书在介绍经典算法的同时，也积极跟踪自适应信号处理领域最新的研究进展和前沿技术，如深度学习与自适应滤波的融合、新一代通信技术中的自适应挑战等，引导读者关注学科的未来发展方向，培养创新思维。 注重严谨性与系统性： 作为教材，本书力求在理论上严谨、推导清晰，并构建起一个逻辑连贯、体系完整的知识框架，确保读者能够系统地掌握自适应信号处理的精髓。 提供丰富的学习资源： 教材通常会配套相关的教学辅助材料，如习题集、参考答案、仿真代码等，以方便读者进行深入学习和练习。 四、 目标读者：为国家培养高端人才 本书的目标读者群体包括： 高等院校信息与通信工程、电子工程、自动化等相关专业的本科生和研究生： 为他们提供系统、深入的学科知识，培养其扎实的理论基础和工程实践能力。 国防科研院所及企事业单位的研究人员和工程师： 为其提供解决实际工程问题的理论指导和技术参考，推动相关领域的科技创新和工程应用。 对自适应信号处理技术感兴趣的广大科技工作者： 帮助他们快速掌握该领域的核心技术，并将其应用于各自的工作中。 五、 结语：展望未来，赋能强国建设 自适应信号处理技术以其强大的适应性和智能化能力，正在深刻地改变着信息与通信技术的发展格局。从基础理论到前沿应用，本书致力于为读者提供一条系统、深入的学习路径。通过掌握自适应信号处理的核心技术，我们能够更好地应对日益复杂的信号环境，开发出更高效、更可靠、更智能的信息处理系统，为国家在信息时代的科技竞争和国防现代化建设中赢得主动，贡献力量。本书的出版，必将为我国信息与通信工程领域的高端人才培养和技术创新注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很有质感，拿在手里沉甸甸的，封面那种深邃的蓝色调加上一些科技感的线条，很符合信息与通信工程领域的专业气质。我刚翻开前几页，就被里面详实的目录和清晰的章节划分吸引住了。它似乎不是那种泛泛而谈的教材，而是非常聚焦于核心概念的深度挖掘。比如，光是介绍离散时间随机过程那一部分，作者就花费了大量篇幅来铺垫其数学基础，这对于我们这些需要扎实理论功底的学生来说，简直是福音。我特别留意了一下绪论部分，它没有堆砌空洞的口号，而是直接点明了“自适应”在现代通信系统中不可替代的地位，从早期的噪声消除到如今复杂的信道均衡，逻辑链条非常完整。这本书的排版也很考究，图表清晰，公式推导步骤详尽，即便是初次接触自适应滤波理论的读者，也能跟着作者的思路一步步深入。我甚至在想，如果能配上更丰富的仿真案例分析就更完美了，不过就目前呈现的深度来看，它无疑是一本值得细细研读的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其严谨和规范的，几乎找不到任何口语化的表达，这很符合国防特色教材的定位——要求精确无误。从头到尾，作者都保持着一种高度的学术化表达，每一个术语的引入都有明确的定义和背景铺垫。我特别欣赏它在介绍“随机过程”时那种层层递进的逻辑，从平稳性、各态历经性到最优估计的引入，每一步都像是用精密的尺子量过一样。不过，这种高度的严谨性也带来了一点阅读上的挑战，对于基础不够扎实的读者来说，可能需要反复查阅附录中的数学基础知识。但反过来看，这正是其价值所在，它强迫读者去建立一个坚不可摧的理论框架，而不是仅仅停留在调用现成公式的层面。这本书更像是一部参考手册，而不是快速入门读物，它需要读者投入足够的时间和精力去消化其蕴含的深厚内涵。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在章节的末尾都设置了“思考与探讨”栏目，这个设计非常巧妙，它成功地将知识的灌输转化为了主动的思考过程。这些问题往往不是简单地复述课本内容，而是设置了一些开放性的、需要结合实际系统进行分析的场景题。比如，它可能会让你思考在卫星通信中，当地面环境噪声突然发生非平稳性变化时，现有的自适应滤波器如何调整其参数以维持性能，或者要求推导在带宽受限情况下，如何平衡算法的收敛速度和最终的信噪比增益。这种引导式的学习方式，极大地激发了我对该领域更深层次问题的兴趣。它不仅仅是在教我们“是什么”和“怎么做”，更是在启发我们思考“为什么是这样”以及“如何做得更好”，这才是优秀专业教材的精髓所在。这本书无疑为后续的深入研究和工程实践打下了极其坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，其实对它是否能真正“讲透”自适应算法的精髓持保留态度的，因为这类主题往往容易陷入公式的泥潭而忽略了直观理解。然而，这本书的处理方式相当巧妙。它没有急于抛出复杂的最小均方（LMS）或递归最小二乘（RLS）算法，而是先用大量类比和物理模型来解释“误差反馈”和“收敛性”的直观含义。例如，在解释收敛速度与步长选择的关系时，作者引用了一个非常生动的工程实例，让我一下子明白了为什么步长太小收敛慢，步长太大又容易震荡。更让我惊喜的是，它在讲解频域自适应方法时，没有仅仅停留在理论层面，而是深入剖析了快速傅里叶变换（FFT）在实时自适应系统中的计算效率优势与潜在的量化误差问题。这种兼顾理论深度与工程实践的叙事风格，使得整本书读起来不枯燥，反而充满了探索的乐趣，感觉就像是跟着一位经验丰富的导师在进行一对一的辅导，每一步都有理有据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职工程师，我更关注的是教材的适用性和前沿性。这本书在传统的自适应滤波理论打底之后，迅速将笔触转向了当前热点领域。我快速浏览了其中关于盲源分离和波束形成算法的部分，发现它不仅涵盖了经典的独立成分分析（ICA）的基本原理，还引入了针对多输入多输出（MIMO）系统的自适应阵列处理技术。尤其是在涉及MIMO信道估计的章节里，作者对矩阵求导和优化问题的处理非常严谨，很多教科书为了简化会略去的关键推导步骤，这里都完整地展示了出来。这对于我们这些需要将理论快速转化为实际系统设计的专业人士来说，提供了宝贵的参考资料。此外，书中对各种算法的性能指标，如稳态误差、暂态性能、计算复杂度等方面进行了系统的对比分析，这种量化的评估方式远比定性描述来得有力，让人能迅速判断哪种算法更适合特定应用场景。