Adaptive System Identification and Signal Processing Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:N. Kalouptsidis

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:1993-8

价格:USD 70.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130065452

丛书系列:

图书标签:

• 自适应系统
• 系统辨识
• 信号处理
• 算法
• 控制理论
• 机器学习
• 滤波
• 优化
• 通信系统
• 数值计算

动态系统辨识与信号处理算法：理论基础、前沿进展与工程实践 图书简介 本书系统深入地探讨了现代控制理论、信号处理以及计算智能交叉领域的核心议题：动态系统的精确辨识、高效信号的智能提取与处理。全书内容紧密围绕如何构建稳定、鲁棒且高效的算法模型，以应对日益复杂的工程实际问题展开，力求在理论的严谨性与工程应用的可操作性之间找到最佳平衡点。 第一部分：线性与非线性系统辨识的理论基石 本部分奠定了系统辨识的基础框架，重点剖析了从观测数据中推断系统内在动态特性的数学方法。 第一章：随机过程与系统建模基础 本章首先回顾了随机过程的基本概念，包括平稳性、遍历性及矩描述。随后，引入了系统辨识的数学模型范式，如差分方程模型、状态空间模型（包括离散时间与连续时间）以及结构化模型（如ARX、OE模型）。重点讨论了系统模型结构的识别问题——如何根据先验知识和数据特征选择最合适的模型结构，以及模型误差的统计学特性分析。详细阐述了最小二乘（LS）估计的原理及其局限性，为后续更高级的估计方法做铺垫。 第二章：参数估计的高级迭代算法 本章深入探讨了在存在噪声和不确定性下的参数估计技术。详细介绍了递归最小二乘（RLS）算法，包括其矩阵运算的优化与预处理技术，分析了其在时变系统中的快速收敛特性及其可能出现的颤振问题。随后，对卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（EKF和UKF）进行了详尽的阐述。卡尔曼滤波作为最优线性估计器，其状态空间模型的构建、协方差矩阵的演化规则被细致分解。对于非线性的状态估计挑战，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的理论推导和实际实施流程被完整呈现，特别是UKF如何通过确定性采样点更精确地逼近高斯分布的均值和协方差。此外，还引入了最大似然估计（MLE）的原理及其在参数估计中的应用。 第三章：系统辨识中的鲁棒性与模型验证 系统的鲁棒性是工程应用的关键。本章专注于解决辨识过程中模型参数对噪声、异常值和模型失配的敏感性问题。介绍了鲁棒最小二乘（RLS）方法，例如M-估计和$epsilon$-不敏感范数方法。随后，系统辨识模型的验证与选择是核心议题。讨论了残差分析（白噪声检验、互相关检验）在判断模型充分性中的作用。信息准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），被用来量化模型复杂性与拟合优度之间的权衡，指导最优模型阶次的确定。 第二部分：自适应滤波与信号处理算法 本部分将焦点转向如何在实时或准实时环境中，通过迭代算法对信号进行分离、增强和特征提取。 第四章：自适应线性滤波器的理论与收敛分析 本章详细讲解了自适应滤波器的数学基础。重点分析了维纳滤波器的理论推导，确立了最优线性滤波的性能基准。在此基础上，引入了自适应滤波算法——最小均方误差（LMS）算法。LMS算法的迭代更新规则、步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响被深入剖析。随后，讨论了归一化LMS（NLMS）算法，它通过归一化输入信号的能量来稳定步长大小，从而提高算法的鲁棒性。针对LMS算法的收敛速度瓶颈，引入了快速收敛的递归最小二乘自适应滤波（RLS-ADF）算法，并对比了其计算复杂度与收敛性能的权衡。 第五章：深度学习与非线性信号处理 随着计算能力的提升，非线性信号处理进入了新的阶段。本章探讨了利用神经网络模型进行信号处理的优势。重点介绍了循环神经网络（RNN）及其改进型如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理时间序列信号中的应用，特别是用于非线性动态系统的建模与跟踪。讨论了如何将这些深度学习结构与传统的卡尔曼滤波框架相结合，形成混合自适应滤波器，以处理高维、高度非线性的信号分离任务。此外，还涵盖了自动编码器（AE）在信号降噪和特征提取中的应用，以及如何使用生成对抗网络（GAN）来合成或增强训练数据。 第六章：盲源分离与高阶统计量 盲源分离（BSS）是信号处理中的一个重要挑战，即从混合信号中恢复原始的独立源信号。本章聚焦于基于高阶统计量的BSS技术。详细介绍了负熵的概念及其作为非高斯性度量的应用。重点阐述了FastICA（快速独立成分分析）算法的迭代优化过程，包括中心化和白化的预处理步骤。此外，还讨论了矩阵分解技术，如主成分分析（PCA）在降维和信号去噪中的作用，以及它与独立成分分析（ICA）的区别与联系。 第三部分：应用与展望 本部分将理论与工程实践紧密结合，展示了辨识与信号处理算法在实际系统中的部署与优化。 第七章：时变系统与在线辨识的挑战 许多实际系统，如航空航天、化工过程等，其动态特性会随时间变化。本章专门讨论了时变系统辨识问题。首先，介绍了跟踪性能与估计误差之间的权衡。重点分析了考虑遗忘因子的RLS算法（FRLS）如何有效地“遗忘”旧数据以适应系统漂移。针对系统结构可能发生突变的情况，介绍了基于模型切换（Multiple Model Adaptive Estimation, MMAE）和基于阈值的算法，这些方法能够自动检测系统状态的变化并切换到更合适的子模型。 第八章：面向控制与监测的算法部署 本章探讨了辨识结果如何直接反馈给控制器设计，以及如何利用信号处理技术进行故障诊断。在控制方面，讨论了“辨识-控制”结构（Two-Stage Approach）与“在线辨识/实时控制”（Direct Adaptive Control）结构的优缺点。在健康监测领域，介绍了如何利用振动信号或电流信号的特征提取（如小波变换分析、经验模态分解EMD）来识别机械系统的早期故障特征，并将这些特征输入到故障分类器中，实现预测性维护。 第九章：算法的计算效率与硬件实现 在工程应用中，算法的计算复杂度至关重要。本章分析了不同算法（LMS, RLS, ICA）的运算量，并探讨了降低计算复杂度的优化策略，例如稀疏化技术和子带滤波结构。最后，简要介绍了如何将这些复杂的迭代算法映射到数字信号处理器（DSP）或现场可编程门阵（FPGA）等硬件平台上，以实现高实时性、低延迟的嵌入式应用。 本书旨在为研究生、高级工程师和研究人员提供一个全面、深入且面向实践的参考，掌握从基础理论到前沿应用的整套动态系统辨识与智能信号处理工具箱。

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这本书，初读之下，感觉像是被扔进了一个技术黑洞，里面充斥着各种高级的数学公式和晦涩难懂的缩写。我记得我花了整整一个下午，试图理解其中关于卡尔曼滤波器的推导过程，结果是头晕目眩。作者似乎假定读者已经具备了扎实的信号处理背景和深厚的随机过程理论知识，否则光是跟上他们的思路都异常困难。特别是关于**非线性系统的辨识**那几章，简直是理论的深渊，里面提到的**扩展卡尔曼滤波（EKF）**和**无迹卡尔曼滤波（UKF）**的对比分析，虽然理论上严谨，但实际操作起来，参数的选取和收敛性的讨论，需要读者自己去摸索大量的经验。我尝试将书中的某些线性化方法应用于我手头的某个控制系统仿真中，发现即便是最基础的例子，在实际数据噪声的影响下，性能衰减得非常快，书里对这种**鲁棒性**的探讨相对简略，更侧重于算法本身的数学构造。这本书更像是一本给研究生或资深工程师准备的参考手册，而非入门教材，它提供的知识密度极高，但实践指导的“脚手架”搭建得不够稳固，需要读者自己去添加砖瓦。

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从内容深度来看，这本书无疑是走在了前沿，它对于**自适应滤波器的收敛性证明**的论述，极其详尽和严密，这对于追求理论完备性的读者来说是巨大的福音。然而，这种深度也带来了一个副作用：它几乎完全忽略了现代工程实践中越来越重要的**基于模型预测控制（MPC）**的思想与系统辨识的结合。我期望在讨论先进的辨识算法时，能看到更多如何利用辨识出的模型去指导实时优化和控制决策的案例。比如，书中虽然提到了**递归最小二乘（RLS）**算法的变种，但对于如何有效利用这些辨识结果来快速适应控制律的在线调整，描述得并不充分。读完后，我感觉我学会了如何精确地描述一个系统，却依然不太清楚如何利用这个描述去**高效地控制**一个变化的环境。它更像是一部专注于“模型获取”的专著，而将“模型应用”这块稍微放轻了，这对于一个追求“自适应”的综合性主题来说，略显失衡。

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这本书的语言风格，用一个词来形容就是“冷峻”。它完全是一种纯粹的学术论述腔调，没有丝毫的过渡或解释性的叙事来软化那些复杂的数学概念。对于我这样习惯了从实例中学习的人来说，这是一种挑战。例如，在介绍**递归最小二乘（RLS）**算法时，它直接跳到了矩阵求逆引理的应用，中间缺少了对“为什么这个更新规则比标准最小二乘更适合在线”的直观解释。再者，全书的例子似乎都集中在电学或机械系统上，对于新兴的如**生物信号处理**或**金融时间序列**中的非平稳特性，缺乏具有说服力的应用案例。如果能用更贴近不同领域工程师的语言来阐述同一套算法的适用性边界，这本书的吸引力会大得多。目前的版本，更像是一份高度专业化的学术文献集合，对非理论导向的工程师不够友好。

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这本书的排版和插图设计，坦率地说，给我的体验并不算愉快。很多图表，尤其是那些展示算法收敛速度和误差轨迹的图形，分辨率似乎有些粗糙，线条的交叠在一起，使得区分不同算法的表现变得非常困难。我特别留意了关于**盲源分离（Blind Source Separation, BSS）**那部分的讲解，虽然提到了**独立成分分析（ICA）**的基本原理，但对于如何处理源信号非高斯分布的复杂情况，描述得有些过于理想化了。例如，在实际音频处理场景中，当信号混叠严重且噪声水平较高时，书本中演示的**FastICA**算法的性能急剧下降，但书中对此类工程实践中的“陷阱”着墨不多。我更希望看到的是针对不同噪声模型（如白噪声、有色噪声）下算法稳定性的实证分析，而不是仅仅停留在数学期望层面的证明。另外，书中对一些关键算法的**计算复杂度**分析也比较蜻蜓点水，对于需要实时实现的嵌入式系统工程师来说，了解算法的计算资源消耗比纯理论推导更为关键，这一点上，本书的实用性打了折扣。

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这本书在参考文献的引用上做得很扎实，几乎每一页都有脚注，显示出作者深厚的学术功底。然而，这种对经典文献的全面覆盖，反而让我感觉这本书在“创新”层面上略显保守。它似乎更热衷于梳理和整合已有的成熟理论体系，比如详尽回顾了**梯度自适应算法（LMS/NLMS）**的收敛性分析，这部分内容在其他经典教材中已经非常完备。我真正期待的是能看到更多关于**深度学习**方法在系统辨识中的最新进展，比如如何利用**循环神经网络（RNNs）**或**Transformer结构**来处理极其复杂的、具有长时程依赖性的非线性系统辨识问题。书中对这些新兴交叉领域的提及非常有限，仿佛作者的知识体系定格在了上一个技术高峰期。因此，对于希望了解未来研究方向的读者来说，这本书的参考价值更多体现在对“基石”的巩固上，而在“瞭望塔”的建设上，则显得有些滞后了。

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