自适应滤波算法与实现（第二版）

本书特点：●新增了非线性自适应滤波、子带自适应滤波、线性约束维纳滤波器、LMS算法在快速自适应实现中的行为分析以及仿射投影算法等全新的内容和研究成果●用一章的篇幅对自适应IIR滤波器进行了深入讨论●利用一些标准的例子进行了仿真，以便对不同算法进行验证和比较●提供了大量的例题和参考文献，以帮助读者深入理解书中内容●根据教学需要和读者要求，对许多推导过程进行了优化和改进

本书简明地介绍了自适应滤波理论，以统一的形式包含了尽可能多的算法，避免了算法的重复和繁杂的符号表示。本书的指导思想是揭示出自适应滤波的坚实理论基础，重点讨论那些利用有限精度实现能够真正有效的算法。本书第二版在第一版的基础上，增加了非线性自适应滤波、子带自适应滤波、线性约束维纳滤波器、LMS算法在快速自适应实现中的行为分析以及仿射投影算法等全新的内容和研究成果。此外，作者还根据教学需要和读者要求，对书中部分内容进行了调整和优化。本书提供了大量的算法、例题、仿真结果和参考文献，以帮助读者深入理解书中内容。本书的读者需要掌握数字信号处理和随机过程的一些基本原理。本书适合作为信号处理、通信、电路与系统、智能系统以及相关专业的高年级本科生和研究生教材，也适合作为相关专业研究人员的参考用书。

第1章自适应滤波导论
1.1引言
1.2自适应信号处理
1.3自适应算法介绍
1.4应用
参考文献
第2章自适应滤波基础
2.1引言
2.2信号表示
2.3相关矩阵
2.4维纳滤波器
2.5线性约束维纳滤波器
2.6均方误差曲面
2.7偏差和一致性
2.8牛顿算法
2.9最陡下降算法
2.10应用回顾
2.11结束语
参考文献
习题
第3章最小均方算法
3.1引言
3.2LMS算法
3.3LMS算法的一些特性
3.4非平衡环境下的LMS算法特性
3.5举例
3.6结束语
参考文献
习题
第4章基于LMS的算法
4.1引言
4.2量化误差算法
4.3LMS-Newton算法
4.4归一化LMS算法
4.5变换域LMS算法
4.6仿射投影算法
4.7仿真举例
4.8结束语
参考文献
习题
第5章传统RLS自适应滤波器
5.1引言
5.2RLS算法
5.3最小二乘解的特性
5.4在非平衡环境下的特性
5.5仿真举例
5.6结束语
参考文献
习题
第6章自适应格型RLS算法
第7章快速横向RLS算法
第8章基于QR分解的RLS滤波器
第9章自适应IIR滤波器
第10章非线性自适应滤波
第11章子带自适应滤波器
附录ALMS算法和RLS算法的量化效应
参考文献

PauloS.R.Diniz：IEEE院士，曾任里约热内卢联合大学（UFJR）电子系教授。他曾获得里约热内卢州授矛的里约热内卢科学家奖，还曾获得里约热内卢联合大学研究生院授予的杰出科学家奖（2002）。从2002年开始，任美国圣母玛利亚大学电气工程系首席教授，也是芬兰赫尔辛基大学的客座教授。杨义先：北京邮电子大学教授，信号与信息处理专业博士生导师，北京邮电大学信息安全中心主任，长江学者奖励计划特聘教授。在国内外学术刊物和会议上发表论文500余篇，其中300余篇以第一作者名义发表，50余篇进入国际四大文献索引。出版学术专著5部。担任《通信学报》主编，《电子学报》编委，《北京邮电大学学报》主编，北京邮电大学学术委员会副主任。