《自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)》簡明地介紹了自適應(yīng)濾波理論，以統(tǒng)一的形式包含了盡可能多的算法，避免了算法的重復(fù)和繁雜的符號表示。《自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)》的指導(dǎo)思想是揭示出自適應(yīng)濾波的堅(jiān)實(shí)理論基礎(chǔ)，重點(diǎn)討論那些利用有限精度實(shí)現(xiàn)能夠真正有效的算法。《自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)》第二版在第一版的基礎(chǔ)上，增加了非線性自適應(yīng)濾波、子帶自適應(yīng)濾波、線性約束維納濾波器、LMS算法在快速自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)中的行為分析以及仿射投影算法等全新的內(nèi)容和研究成果。此外，作者還根據(jù)教學(xué)需要和讀者要求，對書中部分內(nèi)容進(jìn)行了調(diào)整和優(yōu)化。《自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)》提供了大量的算法、例題、仿真結(jié)果和參考文獻(xiàn)，以幫助讀者深入理解書中內(nèi)容。《自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)》的讀者需要掌握數(shù)字信號處理和隨機(jī)過程的一些基本原理。《自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)》適合作為信號處理、通信、電路與系統(tǒng)、智能系統(tǒng)以及相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生教材，也適合作為相關(guān)專業(yè)研究人員的參考用書。

第1章自適應(yīng)濾波導(dǎo)論

1.1引言

1.2自適應(yīng)信號處理

1.3自適應(yīng)算法介紹

1.4應(yīng)用

參考文獻(xiàn)

第2章自適應(yīng)濾波基礎(chǔ)

2.1引言

2.2信號表示

2.3相關(guān)矩陣

2.4維納濾波器

2.5線性約束維納濾波器

2.6均方誤差曲面

2.7偏差和一致性

2.8牛頓算法

2.9最陡下降算法

2.10應(yīng)用回顧

2.11結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

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非平穩(wěn)環(huán)境下的LMS算法特性

3.5舉例

3.6結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第4章基于LMS的算法

4.1引言

4.2量化誤差算法

4.3LMS-Newton算法

4.4歸一化LMS算法

4.5變換域LMS算法

4.6仿射投影算法

4.7仿真舉例

4.8結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第5章傳統(tǒng)RLS自適應(yīng)濾波器

5.1引言

5.2RLS算法

5.3最小二乘解的特性

5.4在非平穩(wěn)環(huán)境下的特性

5.5仿真舉例

5.6結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第6章自適應(yīng)格型RLS算法

6.1引言

6.2遞歸最小二乘預(yù)測

6.3階數(shù)更新方程

6.4時(shí)間更新方程

6.5聯(lián)合過程估計(jì)

6.6最小二乘誤差的時(shí)間遞推

6.7歸一化格型RLS算法

6.8誤差反饋格型RLS算法

6.9基于先驗(yàn)誤差的格型RLS算法

6.10量化效應(yīng)

6.1l結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第7章快速橫向RLS算法

7.1引言

7.2遞歸最小二乘預(yù)測

7.3聯(lián)合過程估計(jì)

7.4穩(wěn)定快速橫向RLS算法

7.5結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第8章基于QR分解的RL$濾波器

8.1引言

8.2利用QR分解實(shí)現(xiàn)對角化

8.3脈動(dòng)陣實(shí)現(xiàn)

8.4一些實(shí)現(xiàn)問題

8.5快速Q(mào)R-RLS算法

8.6結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第9章自適應(yīng)IIR濾波器

9.1引言

9.2輸出誤差I(lǐng)IR濾波器

9.3導(dǎo)數(shù)的一般實(shí)現(xiàn)方法

9.4自適應(yīng)算法

9.5其他自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)

9.6均方誤差曲面

9.7濾波器結(jié)構(gòu)對MSE曲面的影響

9.8其他誤差表示法

9.9結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第10章非線性自適應(yīng)濾波

10.1引言

10.2Voherra級數(shù)算法

10.3自適應(yīng)雙線性濾波器

10.4多層感知算法

10.5徑向基函數(shù)算法

10.6結(jié)束語

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

第11章子帶自適應(yīng)濾波器

11.1引言

11.2多速率系統(tǒng)

11.3濾波器組

11.4子帶自適應(yīng)濾波器

11.5交叉濾波器的消除

11.6無延遲子帶自適應(yīng)濾波

11.7頻域自適應(yīng)濾波

11.8小結(jié)

參考文獻(xiàn)

習(xí)題

附錄ALMS算法和RLS算法的量化效應(yīng)

A.1LMS算法的量化效應(yīng)

A.2RLS算法的量化效應(yīng)

參考文獻(xiàn)