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自適應(yīng)信號(hào)處理(英文版)簡(jiǎn)介,目錄書摘

2020-02-17 14:33 來源:京東 作者:京東
自適應(yīng)信號(hào)處理
自適應(yīng)信號(hào)處理(英文版)
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內(nèi)容簡(jiǎn)介:    《自適應(yīng)信號(hào)處理(英文版)》是自適應(yīng)信號(hào)處理方面的一部經(jīng)典著作,系統(tǒng)介紹了自適應(yīng)信號(hào)處理的原理、算法和結(jié)構(gòu)及其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用?!蹲赃m應(yīng)信號(hào)處理(英文版)》既有理論分析,又有物理概念闡述,核心內(nèi)容是自適應(yīng)線性組合器、LMS算法、自適應(yīng)模擬與系統(tǒng)辨識(shí)、自適應(yīng)控制系統(tǒng)、自適應(yīng)波束形成器的分析?!蹲赃m應(yīng)信號(hào)處理(英文版)》要求讀者具備工程和數(shù)學(xué)方面的基礎(chǔ)知識(shí),并具有編寫和運(yùn)行計(jì)算機(jī)程序的能力。<br>    《自適應(yīng)信號(hào)處理(英文版)》特色:<br>    ·從特定工程系統(tǒng)的特性或特征引入自適應(yīng)的概念;<br>    ·描述一種可用于分析所有自適應(yīng)系統(tǒng)的幾何“性能表面”;<br>    ·包含性能表面梯度估值的統(tǒng)計(jì)分析,以及各種搜索方法的比較;<br>    ·介紹了LMS算法與線性組合器以及其他自適應(yīng)算法和結(jié)構(gòu),如序貫回歸算法與自適應(yīng)格型濾波結(jié)構(gòu)等;<br>    ·涵蓋了自適應(yīng)信號(hào)處理的主要應(yīng)用;<br>    ·介紹了自適應(yīng)模擬與自適應(yīng)逆模擬,及其在通信和控制領(lǐng)域的應(yīng)用;<br>    ·包含了自適應(yīng)干擾對(duì)消;<br>    ·介紹了自適應(yīng)陣和波束形成。
作者簡(jiǎn)介:    作者:(美國(guó))斯坦福大學(xué) (美國(guó))新墨西哥大學(xué)
目錄:LIST OF SYMBOLS<br>part ⅠGENERAL INTRODUCTION Objectives of Part Ⅰ<br>1 ADAPTIVE SYSTEMS<br>Definition. and Characteristics<br>Areas of Application<br>General Properties<br>Open- and Closed-Loop Adaptation<br>Applications of Closed-Loop Adaptation<br>Example of an Adaptive System<br>The Chapters Ahead<br><br>2 THE ADAPTIVE LINEAR COMBINER<br>General Description<br>Input Signal and Weight Vectors<br>Desired Response and Error<br>The Performance Function<br>Gradient and Minimum Mean-Square Error<br>Example of a Performance Surface<br>Alternative Expression of the GradiEnt<br>Decorrelation of Error and Input Components<br>Exercises<br><br>part Ⅱ THEORY OF ADAPTATION WITH STATIONARY SIGNALS<br>Objectives of Part Ⅱ<br>3 PROPERTIES OF THE QUADRATIC PERFORMANCE SURFACE<br>Normal Form of the Input Correlation Matrix<br>Eigenvalues and Eigenvectors of the Input Correlation Matrix<br>An Example with Two Weights<br>Geometrical Significance of Eigenvectors and Eigenvalues<br>A Second Example<br>Exercises<br><br>4 SEARCHING THE PERFORMANCE SURFACE<br>Methods of Searching the Performance Surface<br>Basic Ideas of Gradient Search Methods<br>A Simple Gradient Search Algorithm and Its Solution<br>Stability and Rate of Convergence<br>The Learning Curve<br>Gradient Search by Newton's Method<br>Newton's Method in Multidimensional Space<br>Gradient Search by the Method of Steepest Descent<br>Comparison of Learning Curves<br>Exercises<br><br>5 GRADIENT ESTIMATION AND ITS EFFECTS ON ADAPTATION<br>Gradient Component Estimation by Derivative Measurement<br>part Ⅲ ADAPTIVE AL GORITHMS AND STRUCTURES<br>part Ⅳ APPLICATIONS<br>APPENDIX A A Portable Random Number Generator<br>INDEX
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