自適應濾波器原理(第5版)（簡體書）

本書是自我調整信號處理領域的一本經典教材。全書共17章，系統全面、深入淺出地講述了自我調整信號處理的基本理論與方法，充分反映了近年來該領域的新理論、新技術和新應用。內容包括：隨機過程與模型、維納濾波器、線性預測、最速下降法、隨機梯度下降法、最小均方（LMS）演算法、歸一化LMS自我調整演算法及其推廣、分塊自我調整濾波器、最小二乘法、遞迴最小二乘（RLS）演算法、魯棒性、有限字長效應、非平衡環境下的自我調整、卡爾曼濾波器、平方根自我調整濾波演算法、階遞迴自我調整濾波演算法、盲反卷積，以及它們在通信與資訊系統中的應用。

[加]S.赫金(Simon Haykin)，IEEE會士，畢業于英國伯明翰大學電子工程系。加拿大McMaster大學電子與計算機工程系教授，通信研究實驗室主任。研究方向包括非線性動力學、神經網絡和自適應濾波器及其應用。長期從事信號與信息處理領域的教學科研工作。曾於1992-1994年在美國馬凱特大學和南佛羅里達大學作高級訪問學者兩年。現為南京郵電學院副院長、信號與信息處理研究所所長、教授、博士生導師，上海交通大學兼職教授、博士生導師；並兼任中國通信學會通信理論與信號處理專業委員會主任委員、教育部電子信息與電氣學科教學指導委員會委員、全國信號處理學會委員、全國電子與信息學科研究生教育委員會理事、江蘇省信息化推動工業化專家組成員等。

目 錄
背景與預覽

第1章 隨機過程與模型
1.1 離散時間隨機過程的部分特性
1.2 平均各態歷經定理
1.3 相關矩陣
1.4 正弦波加雜訊的相關矩陣
1.5 隨機模型
1.6 Wold分解
1.7 回歸過程的漸近平穩
1.8 尤爾沃克方程
1.9 電腦實驗： 二階自回歸過程
1.10 選擇模型的階數
1.11 複值高斯過程
1.12 功率譜密度
1.13 功率譜密度的性質
1.14 平穩過程通過線性濾波器傳輸
1.15 平穩過程的Cramér譜表示
1.16 功率譜估計
1.17 隨機過程的其他統計特徵
1.18 多譜
1.19 譜相關密度
1.20 小結與討論
1.21 習題

第2章 維納濾波器
2.1 線性最優濾波： 問題綜述
2.2 正交性原理
2.3 最小均方誤差
2.4 維納霍夫方程
2.5 誤差性能曲面
2.6 多重線性回歸模型
2.7 示例
2.8 線性約束最小方差濾波器
2.9 廣義旁瓣消除器
2.10 小結與討論
2.11 習題

第3章 線性預測
3.1 前向線性預測
3.2 後向線性預測
3.3 列文森杜賓演算法
3.4 預測誤差濾波器的性質
3.5 舒爾科恩測試
3.6 平穩隨機過程的自回歸建模
3.7 Cholesky分解
3.8 格型預測器
3.9 全極點、 全通格型濾波器
3.10 聯合過程估計
3.11 語音預測建模
3.12 小結與討論
3.13 習題

第4章 最速下降法
4.1 最速下降演算法的基本思想
4.2 最速下降演算法應用於維納濾波器
4.3 最速下降演算法的穩定性
4.4 示例
4.5 作為確定性搜索法的最速下降演算法
4.6 最速下降演算法的優點與局限性
4.7 小結與討論
4.8 習題

第5章 隨機梯度下降法
5.1 隨機梯度下降原理
5.2 應用1： 最小均方（LMS）演算法
5.3 應用2： 梯度自我調整格型濾波演算法
5.4 隨機梯度下降法的其他應用
5.5 小結與討論
5.6 習題

第6章 最小均方(LMS)演算法
6.1 信號流圖
6.2 最優性考慮
6.3 應用示例
6.4 統計學習理論
6.5 瞬態特性和收斂性考慮
6.6 統計效率
6.7 自我調整預測的電腦實驗
6.8 自我調整均衡的電腦實驗
6.9 最小方差無失真回應波束成形器的電腦實驗
6.10 小結與討論
6.11 習題

第7章 歸一化最小均方(LMS)自我調整演算法及其推廣
7.1 歸一化LMS演算法作為約束最優化問題的解
7.2 歸一化LMS演算法的穩定性
7.3 回聲消除中的步長控制
7.4 實數據時收斂過程的幾何考慮
7.5 仿射投影濾波器
7.6 小結與討論
7.7 習題

第8章 分塊自我調整濾波器
8.1 分塊自我調整濾波器： 基本思想
8.2 快速分塊LMS演算法
8.3 無約束頻域自我調整濾波器
8.4 自正交化自我調整濾波器
8.5 自我調整均衡的電腦實驗
8.6 子帶自我調整濾波器
8.7 小結與討論
8.8 習題

第9章 最小二乘法
9.1 線性最小二乘估計問題
9.2 數據開窗
9.3 正交性原理的進一步討論
9.4 誤差的最小平方和
9.5 正則方程和線性最小二乘濾波器
9.6 時間平均相關矩陣Φ
9.7 根據資料矩陣構建正則方程
9.8 最小二乘估計的性質
9.9 最小方差無失真回應（MVDR）的譜估計
9.10 MVDR波束成形的正則化
9.11 奇異值分解
9.12 偽逆
9.13 奇異值和奇異向量的解釋
9.14 線性最小二乘問題的最小范數解
9.15 歸一化LMS演算法看做欠定最小二乘估計問題的最小范數解
9.16 小結與討論
9.17 習題

第10章 遞迴最小二乘(RLS)演算法
10.1 預備知識
10.2 矩陣求逆引理
10.3 指數加權遞迴最小二乘演算法
10.4 正則化參數的選擇
10.5 誤差平方加權和的更新遞迴
10.6 示例： 單個權值自我調整雜訊消除器
10.7 統計學習理論
10.8 效率
10.9 自我調整均衡的電腦實驗
10.10 小結與討論
10.11 習題

第11章 魯棒性
11.1 魯棒性、 自我調整和干擾
11.2 魯棒性： 源於H∞優化的初步考慮
11.3 LMS演算法的魯棒性
11.4 RLS演算法的魯棒性
11.5 從魯棒性的角度比較LMS和RLS演算法
11.6 風險敏感的最優性
11.7 在魯棒性與有效性（效率）之間的折中
11.8 小結與討論
11.9 習題

第12章 有限字長效應
12.1 量化誤差
12.2 最小均方演算法
12.3 遞迴最小二乘演算法
12.4 小結與討論
12.5 習題

第13章 非平穩環境下的自我調整
13.1 非平穩的前因後果
13.2 系統辨識問題
13.3 非平穩度
13.4 跟蹤性能評價準則
13.5 LMS演算法的跟蹤性能
13.6 RLS演算法的跟蹤性能
13.7 LMS演算法和RLS演算法的跟蹤性能比較
13.8 自我調整參數的調整
13.9 IDBD演算法
13.10 自動步長法
13.11 電腦實驗： 平穩和非平穩環境資料的混合
13.12 小結與討論
13.13 習題

第14章 卡爾曼濾波器
14.1 標量隨機變數的遞迴最小均方估計
14.2 卡爾曼濾波問題
14.3 新息過程
14.4 應用新息過程進行狀態估計
14.5 濾波
14.6 初始條件
14.7 卡爾曼濾波器小結
14.8 卡爾曼濾波的最優性準則
14.9 卡爾曼濾波器作為RLS演算法的統一基礎
14.10 協方差濾波演算法
14.11 資訊濾波演算法
14.12 小結與討論
14.13 習題

第15章 平方根自我調整濾波演算法
15.1 平方根卡爾曼濾波器
15.2 在兩種變形卡爾曼濾波器基礎上構建平方根自我調整濾波器
15.3 QRD-RLS演算法
15.4 自我調整波束成形
15.5 逆QRD-RLS演算法
15.6 有限字長效應
15.7 小結與討論
15.8 習題

第16章 階遞迴自我調整濾波演算法
16.1 採用最小二乘估計的階遞迴自我調整濾波器： 概述
16.2 自我調整前向線性預測
16.3 自我調整後向線性預測
16.4 變換因數
16.5 最小二乘格型(LSL)預測器
16.6 角度歸一化估計誤差
16.7 格型濾波的一階狀態空間模型
16.8 基於QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)濾波器
16.9 QRD-LSL濾波器基本特性
16.10 自我調整均衡的電腦實驗
16.11 採用後驗估計誤差的遞迴LSL濾波器
16.12 採用帶誤差回饋先驗估計誤差的遞迴LSL濾波器
16.13 遞迴LSL演算法與RLS演算法之間的關係
16.14 有限字長效應
16.15 小結與討論
16.16 習題

第17章 盲反卷積
17.1 盲反卷積問題概述
17.2 利用迴圈平穩統計量的通道辨識
17.3 分數間隔盲辨識用子空間分解
17.4 Bussgang盲均衡演算法
17.5 將Bussgang演算法推廣到複基帶通道
17.6 Bussgang演算法的特例
17.7 分數間隔Bussgang等化器
17.8 信號源未知的概率分佈函數的估計
17.9 小結與討論
17.10 習題

後記

附錄A 複變函數
附錄B 計算複梯度的沃廷格微分
附錄C 拉格朗日乘子法
附錄D 估計理論
附錄E 特徵分析
附錄F 非平衡熱力學的朗之萬方程
附錄G 旋轉和映射
附錄H 複數維薩特分佈
術語
參考文獻
建議閱讀文獻
中英文術語對照表