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1.1 引言1

第1章 自适应滤波导论1

1.2 自适应信号处理2

1.3 自适应算法介绍3

1.4 应用5

参考文献7

第2章 自适应滤波基础9

2.1 引言9

2.2 信号表示9

2.3 相关矩阵16

2.4 维纳滤波器24

2.5 线性约束维纳滤波器26

2.6 均方误差曲面29

2.8 牛顿算法31

2.7 偏差和一致性31

2.9 最陡下降算法32

2.10 应用回顾35

2.11 结束语42

参考文献42

习题45

第3章 最小均方算法48

3.1 引言48

3.2 LMS算法48

3.3 LMS算法的一些特性50

3.4 非平稳环境下的LMS算法特性58

3.5 举例62

3.6 结束语81

参考文献81

习题83

4.1 引言87

4.2 量化误差算法87

第4章 基于LMS的算法87

4.3 LMS-Newton算法96

4.4 归一化LMS算法98

4.5 变换域LMS算法99

4.6 仿射投影算法105

4.7 仿真举例107

4.8 结束语114

参考文献115

习题118

5.1 引言121

5.2 RLS算法121

第5章 传统RLS自适应滤波器121

5.3 最小二乘解的特性124

5.4 在非平稳环境下的特性135

5.5 仿真举例138

5.6 结束语141

参考文献142

习题143

第6章 自适应格型RLS算法145

6.1 引言145

6.2 递归最小二乘预测145

6.3 阶数更新方程150

6.4 时间更新方程154

6.5 联合过程估计160

6.6 最小二乘误差的时间递推163

6.7 归一化格型RLS算法164

6.8 误差反馈格型RLS算法168

6.9 基于先验误差的格型RLS算法170

6.10 量化效应172

6.11 结束语175

参考文献176

习题177

第7章 快速横向RLS算法179

7.1 引言179

7.2 递归最小二乘预测179

7.3 联合过程估计182

7.4 稳定快速横向RLS算法183

7.5 结束语188

参考文献189

习题190

8.2 利用QR分解实现对角化192

第8章 基于QR分解的RLS滤波器192

8.1 引言192

8.3 脉动阵实现203

8.4 一些实现问题208

8.5 快速QR-RLS算法209

8.6 结束语219

参考文献220

习题222

第9章 自适应IIR滤波器227

9.1 引言227

9.2 输出误差IIR滤波器227

9.3 导数的一般实现方法231

9.4 自适应算法233

9.5 其他自适应滤波器结构236

9.6 均方误差曲面248

9.7 滤波器结构对MSE曲面的影响253

9.8 其他误差表示法255

9.9 结束语260

参考文献261

习题265

第10章 非线性自适应滤波268

10.1 引言268

10.2 Volterra级数算法268

10.3 自适应双线性滤波器279

10.4 多层感知算法283

10.5 径向基函数算法287

10.6 结束语293

参考文献294

习题296

11.2 多速率系统297

第11章 子带自适应滤波器297

11.1 引言297

11.3 滤波器组300

11.4 子带自适应滤波器305

11.5 交叉滤波器的消除313

11.6 无延迟子带自适应滤波317

11.7 频域自适应滤波323

11.8 小结328

参考文献329

习题332

附录A LMS算法和RLS算法的量化效应334

A.1 LMS算法的量化效应334

A.2 RLS算法的量化效应342

参考文献354