具体描述
Adaptive Filter Theory, 5e, is ideal for courses in Adaptive Filters. Haykin examines both the mathematical theory behind various linear adaptive filters and the elements of supervised multilayer perceptrons. In its fifth edition, this highly successful book has been updated and refined to stay current with the field and develop concepts in as unified and accessible a manner as possible.
作者简介
Simon Haykin received his B.Sc. (First-class Honours), Ph.D., and D.Sc., all in Electrical Engineering from the University of Birmingham, England. He is a Fellow of the Royal Society of Canada, and a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers. He is the recipient of the Henry Booker Gold Medal from URSI, 2002, the Honorary Degree of Doctor of Technical Sciences from ETH Zentrum, Zurich, Switzerland, 1999, and many other medals and prizes.
He is a pioneer in adaptive signal-processing with emphasis on applications in radar and communications, an area of research which has occupied much of his professional life.
目录信息
Acknowledgments
Background and Preview
Chapter 1 Stochastic Processes and Models
Chapter 2 Wiener Filters
Chapter 3 Linear Prediction
Chapter 4 Method of Steepest Descent
Chapter 5 Least-Mean-Square Adaptive Filters
Chapter 6 Normalized Least-Mean-Square Adaptive Filters
Chapter 7 Frequency-Domain and Subband Adaptive Filters
Chapter 8 Method of Least Squares
Chapter 9 Recursive Least-Square Adaptive Filters
Chapter 10 Kalman Filters
Chapter 11 Square-Root Adaptive Filters
Chapter 12 Order-Recursive Adaptive Filters
Chapter 13 Finite-Precision Effects
Chapter 14 Tracking of Time-Varying Systems
Chapter 15 Adaptive Filters Using Infinite-Duration Impulse Response Structures
Chapter 16 Blind Deconvolution
Chapter 17 Back-Propagation Learning
Epilogue
Appendix A Complex Variables
Appendix B Differentiation with Respect to a Vector
Appendix C Method of Lagrange Multipliers
Appendix D Estimation Theory
Appendix E Eigenanalysis
Appendix F Rotations and Reflections
Appendix G Complex Wishart Distribution
Glossary
Bibliography
Index
--This text refers to an out of print or unavailable edition of this title.
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读后感
评分
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用户评价
这本书给我的印象是，它不是那种“知其然”的书，而是真正地让你“知其所以然”。在阅读过程中，我很少会感到枯燥乏味，因为作者总是能以一种引人入胜的方式，将抽象的数学概念与生动的实际应用联系起来。比如，在介绍某个迭代算法时，它会先从一个直观的例子出发，让你感受到迭代更新的必要性，然后再逐步引入数学模型，解释其背后的收敛性和最优性。我尤其喜欢书中对不同自适应滤波器性能评估方法的论述。它不仅给出了理论上的评估指标，还强调了实际应用中的考量因素，比如计算复杂度、实时性要求等。这让我意识到，在选择和设计自适应滤波器时，需要从多个维度进行权衡。这本书就像一座知识的宝库，每一次翻阅，都能从中挖掘出新的宝藏，无论是理论上的深刻理解，还是工程实践上的指导，都让我受益匪浅。
评分这本书给我的最大感受是，它不仅仅是一本“教科书”，更是一本“思想的启迪者”。作者在讲解过程中，并没有刻意追求华丽的辞藻，而是以一种清晰、逻辑严密的语言，将复杂的理论呈现出来。我尤其喜欢它在讲解某些核心概念时，所采用的“由浅入深”的策略。它先从一个直观的例子或者一个易于理解的模型入手，然后逐步深入到其数学原理和工程实现。这使得即便是初学者，也能逐步建立起对自适应滤波理论的深刻理解。书中对不同自适应滤波器性能的分析，也让我印象深刻。它不仅仅是给出了一些理论上的评估指标，更是强调了在实际应用中需要考虑的各种因素，比如计算复杂度、实时性要求、噪声环境等等。这让我意识到，选择和设计自适应滤波器，需要一个多维度的权衡过程。这本书就像一位睿智的向导，指引我在自适应滤波的海洋中， navigates with confidence.
评分这本书的独特之处在于，它并没有将自适应滤波理论孤立地呈现，而是将其置于更广阔的信号处理领域中进行阐释。作者在讲解过程中，经常会将自适应滤波与其他信号处理技术进行比较，分析它们的异同点和互补性。这种宏观的视角，让我能够更好地理解自适应滤波在整个信号处理体系中的地位和作用。我记得有一个章节，详细讨论了自适应滤波在通信系统中的应用，包括信道均衡、回声消除等。书中不仅给出了理论模型，还分析了实际系统中可能遇到的挑战，以及如何利用自适应滤波来克服这些挑战。这让我对自适应滤波的实际价值有了更深刻的认识。此外，书中对某些经典算法的分析，也让我受益匪浅。它不仅讲解了算法的原理，还深入探讨了其收敛速度、稳态误差等关键性能指标，并分析了影响这些指标的因素。
评分我必须说，这本书在讲解自适应滤波理论时，所采用的方法是非常独特的。它不像某些教科书那样，仅仅是罗列公式和定理，而是更注重于构建一种“理解”的框架。作者在引入任何一个概念时，都会先从一个直观的例子或者一个实际的问题出发，让你感受到这个概念的必要性，然后再逐步深入到其数学本质。我尤其欣赏书中对不同算法之间比较的细致程度。它不仅仅是简单地列出各种算法的优缺点，而是深入分析了它们在不同场景下的性能表现，以及背后的数学原理。这让我能够根据具体的应用需求，做出更明智的选择。我记得有一次，在研究一个语音信号处理项目时，书中对不同自适应滤波器在噪声抑制方面的性能分析，给了我很大的启发。它不仅解释了为什么某种算法在特定噪声环境下表现更好，还给出了如何优化算法参数的建议。
评分就我个人而言，这本书所带来的，是一种从“知其然”到“知其所以然”的升华。它不像市面上一些快餐式的技术书籍，只是简单地罗列一些现成的公式和代码，而是真正地带我走进了自适应滤波的“心脏”。在阅读过程中，我常常会为作者的严谨和深刻而折服。比如，在介绍梯度下降算法时，它不仅仅是给出更新公式，更是深入探讨了步长选择对收敛速度和稳定性的影响，并分析了不同选择背后的数学原理。这种对细节的极致追求，让我觉得这本书的价值远超其印刷成本。我尤其喜欢它在讨论一些高级话题时，那种循序渐进的引入方式。即使是一些初学者可能觉得难以理解的概念，作者也能通过巧妙的类比和清晰的逻辑，将它们变得易于接受。它不是简单地传递信息，而是引导读者去“思考”，去“理解”。每当我读完一个章节，都会感觉自己的知识体系又得到了一次重塑，对整个领域有了更宏观、更深刻的认识。
评分这本书给我的感觉，就像是在聆听一位经验丰富的导师在娓娓道来，一点一点地为你揭开自适应滤波的神秘面纱。它的语言风格朴实无华，但字里行间却透露着深厚的功底。我特别欣赏书中在引入某个复杂算法时，所使用的“问题-解决方案”的叙事方式。它首先清晰地描绘出该算法试图解决的实际问题，然后分析现有方法存在的不足，最后才引出新的算法，并详细解释其如何克服这些不足。这种叙事方式，让读者能够清晰地认识到该算法的价值和意义，而不是盲目地去记忆公式。我记得有一次，在研究一个关于噪声抑制的实际问题时，书中对某种自适应滤波器的分析，给了我极大的启发。它不仅解释了算法的工作原理，还深入分析了其在不同噪声环境下的表现，并给出了如何优化参数的建议。这种理论指导实践的范例，让我觉得这本书的价值不仅仅停留在学术层面，更是具有很强的工程实用性。
评分从这本书的结构来看，它显然是为那些渴望在信号处理领域深耕的读者量身定做的。它并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是循序渐进，从基础的滤波原理开始，逐步引入自适应滤波的独特性和优势。我非常欣赏它在理论阐述上的深度，每一个模型，每一个算法，都不仅仅是简单地罗列公式，而是深入剖析了其背后的物理意义和数学原理。作者就像一位技艺精湛的工匠，将复杂的知识点一丝不苟地打磨，呈现出最纯粹、最本质的面貌。我尤其着迷于它在介绍不同自适应滤波器时，所进行的详尽的比较和分析。不同的算法在收敛速度、稳态误差、计算复杂度等方面各有千秋，书中通过大量的图表和实例，清晰地展示了这些差异，帮助读者根据具体的应用场景做出最优的选择。这对于从事实际工程项目的人来说，无疑是宝贵的财富。我常常在阅读的过程中，会时不时地停下来，思考这些理论在现实世界中是如何应用的，比如在语音降噪、通信信道均衡、雷达信号处理等领域，这本书的思想是如何发挥作用的。
评分这本书的封面设计就透露着一种严谨而深邃的学术气息，沉稳的色调和简洁的字体，仿佛在无声地宣告着其内容的专业性。我拿到它的时候，就有一种迫不及待想要深入探索的冲动。我知道，这本书不仅仅是一本关于“自适应滤波”的教科书，它更是一扇通往信号处理前沿世界的窗口。它没有华丽的辞藻，没有故弄玄虚的术语堆砌，而是以一种清晰、逻辑严密的结构，引导读者一步步理解那些看似复杂的理论。翻开扉页，首先映入眼帘的是作者精炼的序言，寥寥数语，却勾勒出了该领域的发展脉络和本书的核心价值，让我对接下来的阅读之旅充满了期待。我尤其喜欢它在介绍每个概念时，都会辅以生动形象的比喻，将抽象的数学模型具象化，使得初学者也能豁然开朗，仿佛眼前豁然开朗，之前困扰的难题迎刃而解。书中对经典算法的推导过程，更是细致入微，每一个公式，每一个步骤，都经过了严谨的考量和论证，让人忍不住想跟随作者的思路，在纸上反复演算，亲身体验理论的构建过程。这种沉浸式的学习体验，是任何其他形式的资料都难以比拟的。
评分我感觉这本书的魅力在于它不仅传授了知识，更重要的是它培养了一种思考问题的方式。作者在讲解过程中，并没有止步于“是什么”和“怎么做”，而是深入探讨了“为什么”。他会追溯算法的起源，分析其设计思路，甚至会讨论一些算法的局限性以及可能的改进方向。这种“知其然，更知其所以然”的学习方法，对于真正理解自适应滤波的精髓至关重要。我记得有一个章节，详细讲解了最小均方（LMS）算法的收敛性分析，这部分内容虽然在数学上稍显复杂，但作者却用一种非常清晰的方式将其分解，逐步引导读者理解误差信号的统计特性以及滤波器系数的演化过程。这让我对算法的鲁棒性和性能有了更深刻的认识。此外，书中还穿插了许多对实际应用的讨论，虽然没有直接给出具体代码实现，但它提供的理论框架和分析工具，足以让读者在遇到具体问题时，能够触类旁通，找到解决方案。这种理论与实践的有机结合，是这本书最吸引我的地方之一。
评分当我初次翻阅这本书时，就被其内容所吸引，尤其是它在讲解某些核心概念时所展现出的逻辑深度和严谨性。作者并没有急于给出答案，而是通过一系列精心设计的论证过程，引导读者一步步地去发现和理解。我记得在学习某个具体的自适应算法时，书中对该算法的数学模型进行了非常详尽的推导，从最基础的假设开始，到最终的更新方程，每一步都清晰可见，逻辑链条丝毫不乱。这让我非常有成就感，仿佛自己也参与了理论的构建过程。此外，这本书在引入新的概念时，往往会将其与已有的知识体系联系起来，形成一种螺旋式上升的学习曲线，这使得学习过程更加连贯和高效。我尤其欣赏它在描述不同算法的优缺点时，那种客观且深入的分析。它并没有夸大某个算法的优势，而是全面地考虑了各种因素，为读者提供了更全面的视角，从而做出更明智的判断。
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