Adaptive Filter Theory, 5/e (IE-Paperback)
暫譯: 自適應濾波器理論,第5版 (IE-平裝本)

Simon Haykin

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商品描述

  • <內容簡介>
    Preface
  • 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  Method of Stochastic Gradient Descent
  • Chapter 6  The Least-Mean-Square (LMS) Algorithm
  • Chapter 7  Normalized Least-Mean-Square (LMS) Algorithm and Its Generalization
  • Chapter 8  Block-Adaptive Filters
  • Chapter 9  Method of Least Squares
  • Chapter 10  The Recursive Least-Squares (RLS) Algorithm
  • Chapter 11  Robustness
  • Chapter 12  Finite-Precision Effects
  • Chapter 13  Adaptation in Nonstationary Environments
  • Chapter 14  Kalman Filters
  • Chapter 15  Square-Root Adaptive Filters
  • Chapter 16  Order-Recursive Adaptive Filters
  • Chapter 17  Blind Deconvolution
  • Epilogue
  • Appendix A  Theory of Complex Variables
  • Appendix B  Computation of Derivatives in the Complex Domain
  • Appendix C  Method of Lagrange Multipliers
  • Appendix D  Estimation Theory
  • Appendix E  Eigenanalysis
  • Appendix F  Langevin Equation of Nonequilibrium Thermodynamics
  • Appendix G  Rotations and Reflections
  • Appendix H  Complex Wishart Distribution

 

商品描述(中文翻譯)


  • <內容簡介>

    前言

  • 致謝

  • 背景與預覽

  • 第 1 章 隨機過程與模型

  • 第 2 章 威納濾波器

  • 第 3 章 線性預測

  • 第 4 章 最速下降法

  • 第 5 章 隨機梯度下降法

  • 第 6 章 最小均方 (LMS) 演算法

  • 第 7 章 正規化最小均方 (LMS) 演算法及其推廣

  • 第 8 章 區塊自適應濾波器

  • 第 9 章 最小二乘法

  • 第 10 章 遞迴最小二乘 (RLS) 演算法

  • 第 11 章 穩健性

  • 第 12 章 有限精度效應

  • 第 13 章 在非平穩環境中的適應

  • 第 14 章 卡爾曼濾波器

  • 第 15 章 平方根自適應濾波器

  • 第 16 章 階數遞迴自適應濾波器

  • 第 17 章 盲去卷積

  • 後記

  • 附錄 A 複變數理論

  • 附錄 B 複數域中的導數計算

  • 附錄 C 拉格朗日乘數法

  • 附錄 D 估計理論

  • 附錄 E 特徵分析