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??기본 정보제목 : 적응 형 필터 원리가격 : 99위안플러스 :()와 사이먼 Haykin (S. Haykin)에서 청 바오 유 번역제작사 : 전자 산업 보도출판 일 : 2016년 5월 1일ISBN : 9787121250521단어 개수 : 1,150,000페이지 : 712판 : 5바인딩 : 페이퍼 백이판 : 16 오픈무게 :에디터의 선택저자는 기본 교과서 "신호 및 시스템", "통신 시스템"과 "적응 필터 원리"재료 해외 판매를 컴파일 교과서의 국제적으로 유명한 저자, 많은 대학에 의해 채택되었다. 시대와 함께 유지하는이 책은, 지속적으로 업데이트되었습니다. 이 때문에,이 책 리더, 성장 영향의 정도, 높은 명성을 수상했다.개요이 책은 고전적인 교과서의 적응 신호 처리이다. 이 책은 평신도의 언어는 기본 이론 및 적응 신호 처리 방법을 설명하고, 체계적이고 종합적으로 17 장을 가지고 완벽하게이 분야에서 최근 새로운 이론, 새로운 기술과 새로운 응용 프로그램을 반영한다. 그들은 다음과 같습니다 확률 프로세스 모델, 위너 필터, 선형 예측, 가파른 하강 방법, 확률 그라데이션 하강, 적어도 적응 필터를 차단 광장 (LMS) 알고리즘, 정규화 LMS 적응 알고리즘 및 확장을 의미를 최소 제곱, 순환 최소 자승 (RLS) 알고리즘, 견고성, 유한 워드 길이 효과 적응 비평 형 환경 칼만 필터, 제곱근, 적응 필터링 알고리즘, 재귀 적응 필터링 알고리즘, 블라인드 디컨 볼 루션, 통신 및 정보 시스템에서 애플리케이션을 주문한다.디렉토리목차 배경 및 미리보기이산 시간 확률 프로세스 모델 기능 제 1 확률 과정의 일부 1.1 1.2 1.3 상관 행렬 1.4 정현파 및 잡음 상관 행렬 확률 모델 회귀 점근 안정 1.8 성탄절 워커 방정식 1.5 1.7 1.6 고원 분해 공정의 평균 에르 고딕 이론 1.9 컴퓨터 연구소 : 복소수 가우시안 프로세스 회귀 모델 선택 프로세스 1.10 1.14 정상 과정을 통해의 전력 스펙트럼 밀도 1.11 1.12 1.13 전력 스펙트럼 밀도의 특성의 주문 초 오더 선형 필터 고정 과정 Cramr을 통해 전송 랜덤 프로세스의 1.15 1.16 파워 스펙트럼 추정 스펙트럼 표현이 다른 통계적 특성 1.17 1.19 1.18 다중 분광 스펙트럼 상관 관계 밀도 1.20 1.21 요약 및 토론 연습위너 2.1 선형 필터링을 필터링 제 2 장 : 직교성 원리 2.2 2.3 2.4 위너 MMSE 오류 성능면 호프 방정식 2.5 2.6 2.7 다중 선형 회귀 모델 예 2.8 LCMV 필터 2.9 일반화 측면의 개요 로브 제거기 2.10 2.11 요약 및 토론 연습선형 예측에 제 3 장 앞으로 선형 예측 3.1 3.2 3.3 선형 예측 레빈슨 더빈 알고리즘 에러 필터 3.4 3.5 3.6 시험 슈어 코헨 고정 랜덤 프로세스 회귀 모델링 3.7 촐레 스키 분해 3.8 3.9 격자 모든 폴 예측기의 특성을 예측하는 모든 패스 격자 필터 내장 약 3.11 3.10 공동 음성 예측기 처리 요약 및 토론 금형 3.12 3.13 운동제 4 디센트 방법 4.1 최대 경사 법 알고리즘의 기본 사상 4.2 최대 경사 알고리즘이 위너가 최대 경사 알고리즘 4.6 최대 경사 법 알고리즘의 장점과 한계를 결정 검색 방법으로 최대 경사 알고리즘 안정성 4.4 실시 예 4.5 4.3 필터링 적용 가파른 4.7 요약 및 연습 4.8의 토론제 5 장 확률 그라데이션에서 확률 그라데이션 하강 드롭 방식 5.1 원리 5.2 응용 프로그램 1 : 다른 응용 프로그램 그라데이션 적응 격자 필터 알고리즘 확률 그라데이션 하강 방법 5.4 5.5 5.6 요약 및 토론 연습 : 최소 제곱 (LMS) 알고리즘을 5.3 응용 프로그램이 의미제 6 장, 최소 평균 제곱 (LMS) 알고리즘 신호 흐름 다이어그램 6.1 6.2 6.3 애플리케이션 예제 6.4 고려 통계적 학습 이론 6.5 과도 특성 및 통계 효율을 고려 융합 실험 컴퓨터 적응 등화 컴퓨터 실험 6.9 6.6 6.7 6.8 적응 예측 최소 분산 왜곡 대응 빔 형성기 컴퓨터 실험 6.10 6.11 요약 및 설명 연습제 7 장 (LMS)를 제곱 평균 이상을 정상화 적응 형 알고리즘 및 LMS 제약 정규화 알고리즘 기하학적 고려 7.5 아핀 프로젝션 필터의 단계 7.4 실시간 데이터 통합 프로세스의 안정성 7.2 7.3 에코 제거 제어의 문제의 해결책으로서 확장자 7.1 정규화 된 LMS 알고리즘 7.6 요약 및 토론 7.7을 행사제 8 블록 적응 필터 블록 적응 필터 8.1 : 기본 개념 8.2 고속 블록 LMS 알고리즘 8.3 제약되지 않은 주파수 도메인 적응 필터 8.4 8.5 직교 화 적응 필터의 적응 등화 컴퓨터 실험에서 8.7 요약 및 토론 8.8 8.6 서브 밴드 적응 필터를 행사제 9 최소 제곱, 최소 제곱 추정 문제를 선형 9.2 9.1 데이터 창 9.3 직교성 원리는 또한 최소 - 제곱은 정규 방정식 9.8 9.9 최소 특성을 추정 신호, 데이터 매트릭스에 기초하여 생성 Φ9.7 9.6 시간 평균 상관 행렬 필터 9.4 9.5 정규 방정식 및 선형 최소 제곱의 최소 제곱 오차 논의 분산 왜곡 응답 (MVDR) 9.10 MVDR 빔 형성 정규화 해석 선형 최소 제곱 문제 9.11 최소 특이 값 분해 분광 평가 9.14 9.12 9.13 역행렬 특이 값 및 표준 용액 9.15 정규화 된 LMS 알고리즘 모양의 특이 벡터 최소 표준 용액의 underdetermined 최소 제곱 추정을 9.16 9.17 요약 및 토론 연습제 10 장 재귀 최소 제곱 (RLS) 예선 알고리즘 10.1 10.2 10.3 역행렬 보조 정리 정규화 매개 변수를 제곱 오류 및 재귀 업데이트 10.6 예 10.4 10.5 가중 합을 선택 기하 급수적으로 가중 순환 최소 자승 알고리즘 : 하나의 무게 적응 노이즈 캔슬 통계적 학습 이론 10.8 10.7 10.9 효율성을 컴퓨터 실험 및 토론 10.11 10.10 요약 연습의 적응 등화제 11 장 11.1 견고성 견고성, 적응하고 강력한 간섭 11.2 : 예비 고려 11.3 LMS 알고리즘의 H∞ 최적화에서 비교 안정성의 관점에서 강력한 11.5 견고성 11.4 RLS 알고리즘 LMS 및 RLS 알고리즘 11.6 위험에 민감한 견고 함과 효율성 (효율성) 타협과 토론 11.9 11.8 요약 연습과 11.7의 의미제 12 FWL 효과 12.1 12.2 양자화 오차 LMS 알고리즘 재귀 최소 제곱 알고리즘 12.3 12.4 12.5 요약 및 토론 연습비 고정 시스템 식별 문제 LMS 알고리즘 및 RLS 알고리즘 원인과 결과 비 고정 환경의 제 13 13.2 13.3 13.4 비 부드러운 추적 성능 평가 기준 13.1 13.5 LMS 적응 추적 성능 추적 알고리즘의 성능 13.7 13.6 RLS 알고리즘의 추적 성능 비교 적응 파라미터 조정 13.8 13.9 IDBD 알고리즘 (13) 컴퓨터 실험 13.11 0.10 자동 단계 방법 : 13.12 13.13 요약 및 토론 연습을 혼합 고정 및 비 고정 환경 데이터장 14.1 재귀 칼만 필터 스칼라 확률 변수 (14) 최소 제곱 14.2 칼만 필터링 문제의 혁신 과정 14.4 새로운 정보 필터링 프로세스 상태 추정의 14.3 응용 프로그램 초기 조건의 14.5 14.6 요약 14.7 14.8 칼만 필터 칼만 필터 추정 의미 기준 14.9 칼만 필터 알고리즘은 RLS 14.10 공분산 정보 필터링 알고리즘 필터링 알고리즘 14.11 14.12 14.13 요약 및 설명 운동으로 기초하여 통일제 15 장 제곱근 적응 필터 알고리즘 15.1 15.2 제곱근 칼만 필터는 적응 필터 알고리즘의 제곱근의 두 변형 구성 15.4 15.3 QRD-RLS 적응 형 빔 포밍 QRD-RLS 알고리즘 역 15.5 15.6 15.7 유한 워드 길이 효과 요약 칼만 필터에 근거 15.8 연습 및 토론제 16 장 순서로 순환 최소 자승 적응 필터링 알고리즘 16.1 추정 재귀 적응 필터를 주문 : 개요 16.2 적응 앞으로 선형 예측 예측 인자를 변환 16.4 16.5 최소 제곱 16.3 선형 적응 포스트 (LSL)을 격자 16.6 예측 각도 정규화 된 오류 추정 16.7 격자 필터 첫 주문 상태 공간 QR 분해, 최소 제곱 격자에 기초한 모델 간의 16.8 후에 (QRD-LSL)은 16.9 QRD-LSL 컴퓨터 적응 등화 16.10 16.11 실험 에러 피드백으로 사후 추정 오차 재귀 필터 16.12 LSL 사용을 이용하는 기본적인 특성을 필터링 필터링 16.14 16.15 16.16 요약 및 토론 운동 사이의 사전 추정 오류 관계 재귀 필터 LSL의 LSL 16.13 재귀 알고리즘 및 RLS 알고리즘 유한 단어 길이 효과17.1 블라인드 디컨 볼 루션 블라인드 디컨 볼 루션 문제 개요 17.2 Cyclostationarity 통계 채널 식별 17.3 분수 간격 블라인드 식별 부분 공간 분해 17.4 Bussgang와 제 17 장 추정 된 17.9 요약 및 토론 17.10 연습의 확률 블라인드 등화 알고리즘 17.5 Bussgang 알고리즘은 복잡한베이스 밴드 채널로 확장 17.6 Bussgang 알고리즘 예외 Bussgang 17.7 분수 간격 이퀄라이저 17.8 소스 알 수없는 분포 함수추신복잡한 차동 Woting 창 라그랑주 승수 부록 C 부록 D 부록 E 부록 G 특성 예측 이론 분석 및 매핑 회전 부록 부록 F의 Langevin 방정식 비평 형 열역학의 H 복합체의 부록 A 부록 B 복잡한 기능 구배 계산 웨이 물리게 용어 배포 참조 영문학을 읽어 보시기 바랍니다, 용어 테이블저자 소개사이먼 Haykin : IEEE 펠로우, 캐나다 왕립 학회의 동료는 버밍엄의 전자 공학 대학의학과를 졸업했다. 지금 캐나다 맥 마스터 대학의 고유 교수,인지 시스템 연구실. 헨리 부커 금메달가 발행 한 라디오 과학의 국제 연합 (URSI) 2002. 최근 많은 작품 적응 신호 처리 및 지능형 신호 처리, 무선 통신, 레이더 기술의 주요 연구 방향의 신호 처리를 복수의 무선 통신 특별한주의인지 무선 및 레이더인지 양태의 관점에서.머리말번역기 순서 적응 신호 처리 신호 및 정보 처리 분야는 과학의 중요한 지점이며, 성공적으로 통신에 사용 제어 시스템, 레이더, 수중 음파 탐지기, 지진 및 생물 의학 공학 및 기타 분야. 교수 및 우리의 독자로 편집 국제적으로 유명한 학자 사이먼? Haykin (사이먼 Haykin)에 의해 잘 알고있는 "적응 필터의 원리,"책,이 분야의 기본 이론과 기술의 응용 프로그램에 대한 포괄적이고 체계적인 소개, 완전히를 반영하기 위해 필드의 결과, 걸작의 적응 신호 처리 시간. 30 년 등장 이후 책의 1986 년 판 이후로, 그는 5 판을하고있다. 단지 기존의 적응 필터링, 블라인드 적응 방법의 두 번째 버전에 도입 한 다음 로컬 수정 및 추가 개정 된 제 4 판의 다섯 번째 판까지 인공 신경망 방법의 제 3 판을 포함하는 버전에서, 그것은 기본 컨텍스트를 통해 실행 : 시스템은 훨씬 더 합리적인 완료지고 좋은, 시간을보고, 지속적으로 업데이트되었습니다. 이 때문에,이 책 리더, 성장 영향의 정도, 높은 명성을 수상했다. 나는 번역 및 출판의 책의 다섯 번째 판은, 대학의 교육 과정 체제와 중국의 컨텐츠 관련 개혁에 바인딩에 대한 참조를 재생할 수있다 생각합니다. 적절하게 그려진 책 원래 소설을 유지뿐만 아니라 책의 5 판, 명확한 개념, 엄격한 논의 및 기타 특성, 장단점의 내용. 예를 들면 : ● 증가 제 5 장, "확률 그라데이션 하강"및 11 장, "안정성"; ● LMS에서 알고리즘 및 RLS 알고리즘의 제 10의 새로운 제 6 장에서 "통계의 효율성 '개념의 도입과 함께 통계적 학습 이론 분석 및 문제점 알고리즘의 두 가지 유형의 재 논의 수렴 상기 원래 제 14 ● 변경 "이외 적응 안정된 환경 "장 (13)의 새로운 버전으로 봉사하는 관련 콘텐츠를 추가, ● 책 테마의 이전 버전을 제거하거나 적응 IIR 필터의 실용적인 응용 프로그램과 거의 (구 11 장) 다시 전파 (구 17 장) 두 장, 그리고 새로운 장 (13)에 학습의 개념은 적절한 프리젠 테이션을 만들려면, ●를 "후서"거의 관계 "재발 성 신경 주제로 책을 제거 네트워크 "및"비선형 다이나믹스 "및 기타 콘텐츠는, 이러한 변화에도 불구. 그래서 커널 (함수)에 기초하여, 필드에 새로운 발전 비선형 적응 필터링을 반영하기 위해 도입하지만, 책의 주 콘텐츠에 관한 적용 더 큰 변화는 번역 5 판과 함께, 책 축적 된 경험의 번역에 따르면,이 없습니다 프로세스 체험, 우리는 새로운 버전은 적어도 다음과 같은 특징을 가지고 있다고 생각 : ● 상기 구조를 개선하고, 수학의 기초를 강화한다. ● 체계적이고 실용성과 밀접한 관련 참신에 더 많은 관심. ● 더 눈에 띄는 통신 신호 처리 응용 프로그램. 이 책의 번역은 교수 청 바오 유 위원장으로하고, 원고와 책을 검토 할 책임이있다. 책, 번역 프로세스는 지원 및 지원의 광범위한 얻었다. 왕 레이, 주홍 얀 첸 Shouning, 조 Yujuan, 팬 군, 청 동성, Duyue 린, 유 Wenbin, 지앙 슈, 하오 웨이, 린 빌란, 키안 쳉 다른 교사와 학생 : 책이 초안을 제공하며, 번역에 관련된 일이 들어, 감리에 추가. 책을 자신의 하드 노동의 출판을 위해 전자 산업 출판사 리더십과 편집 수준 , 이동 진심으로 감사를 표현하는이 기회를 빌어. 이 책은 제한된 레벨 변환기, 오류 및 부적절 피할 수없는, 켄 왕 리더 비판과 함께 너무 많은 공간, 시간 제약 때문에.서문은 이전 버전 (4 판) 개정의 많은 책 (5 판)의 새로운 버전의 이전 및 새 버전을 비교합니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다 수정에 추가됩니다뿐만 아니라 다른 장에서 흩어져 많은 수정이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 제 6 LMS 알고리즘 고려 사항 및 통계 효율에 새로운 내용을 추가, 제 10 장 (14)의 RLS 알고리즘 통계 효율에 새 콘텐츠 등 필터링 알고리즘 고유의 특성과 피셔 정보에 대한 정보를 추가 도입 . - 역자 주 : 1 랜덤에 새로운 제 5 장을 소개합니다. 콘텐츠 그라데이션 하강 방법. 제 6 장 (제 5 장에서 이전 버전) 개정의 Langevin (의 Langevin) 함수와 해당 브라운 운동, 최소 제곱 (LMS) 통계적 학습 이론을 의미한다. 3. 제 11 조 견고한에 새로운 장을 소개합니다. 비 고정 환경에서 13 장, 절반의 도입 후 4. 새로운 콘텐츠를 적응 적 및 증분 델타 - 바 - 델타 (IDBD) 알고리즘과 자동 단계 방법을 적용 할 수 있습니다. 부록 B 각각 부록 F, 미적분과 완의 Langevin의 기능에 새로운 콘텐츠의 도입 5.. 6. 참조를 업데이트하는 "문학을 읽는 것이 좋습니다."추가 이 7. ", 적응 IIR 필터"의 이전 버전을 제거하고 복잡한 신경망에 "다시 전파" 장. 신간은 적응 필터 엘리먼트 통계적 신호 처리에서 중요한 부분이다. 이는 미지의 통계적 환경 또는 고정 환경 신호 처리 다양 할 수 있으며, 매우 매력적인 솔루션을 제공하며, 그 성능은 일반적으로 종래의 설계에 고정 된 필터보다 더 좋다. 또한, 적응 필터는 제공 할 수없는 비 적응 신호 처리 방법을 제공 할 수있다. 따라서, 적응 필터는 성공적으로 통신, 제어, 레이더, 수중 음파 탐지기의 많은 지역, 지진 및 생물 의학 공학으로 적용되고있다. 이 글을 쓰는이 책을 쓰는 목적의 주요 목적은 다양한 선형 적응 형 필터의 수학적 원리를 공부하는 것입니다. 소위 적응 필터가없는 파라미터의 입력 데이터에 기초하여 조정된다 (계수)을 달성 ?도록 적응 형 필터가 실제로 비선형이다. 임의의 주어진 순간에 출력 매핑 중첩의 원리를 준수하고, 임의의 특정 시간에서의 필터 파라미터는 - 입력 필터마다 우리는 적응 필터는 "선형"이고, 다음과 같은 의미를 의미 있다고 고정. 선형 적응 필터링 문제 용액에 존재하지 않는다. 그러나 각 도구로 표시되는 재귀 알고리즘의 다양한으로의 "도구"가 소유 원하는 특성을 제공합니다있다. 이 책은 이러한 도구를 제공합니다. 배경의 관점에서, 독자는 확률론, 디지털 신호 처리 및 기타 입문 과정 및 통신 제어 시스템 등 필수 대학 학습 한 것으로한다. 이 책은 소개 및 운영 섹션으로 구성되어이 책은 일반성에서 적응 필터의 다른 형태에 대해 설명 시작, 주석의 끝으로 그 역사적 발전. 그 목적은 후 향적 연구의 동기에서 비롯 이러한 독자를 연구하기 위해 자신을 헌신하고자하는이 지역에 관심과에, 피사체의 풍부한 역사를 통해이다. 다음과 같이이 책의 주요 내용은 17 장으로 구성되어 있습니다. 1) 확률 프로세스 모델, 같은 고정 된 임의의 처리) 제 통계적 설명과 같은 특성 (의 일부에 초점을 맞춘 첫 번째 챕터에서이 특징. 그것은 북 컨텐츠의 나머지 부분에 대한 주요 기준이다. 2) 위너 필터 이론 및 선형 예측 (제 2 및 제 3), 위너 필터는 선형 필터 안정된 환경을 정의하는 제 2 장에 설명뿐 아니라 제공 선형 적응 형 필터의 기본 프레임 워크입니다. 제 3 선형 예측 이론의 설명 예측 및 그 변종, 그리고 장의 끝으로 응용 프로그램을 코딩 선형 예측 연설 후 이야기 앞으로 예측을 다시는-알려줍니다. 3) 구배는 제 4 장과 제 5 장에 설명 된 방법을 내렸다. 제 4 대 기술의 고정형 (소위 최대 경사 법)에 기초하여 도입,이 방법은 반복 위너 필터 파형의 발전을위한 프레임 워크를 제공한다. 직접 대조적으로, 제 5 장 확률 그라데이션 하강 방법의 기본 원리를 설명,이 방법은 광장 (LMS, 최소 평균 제곱) 및 그라데이션 적응 격자를 의미하는 비 고정 환경에 매우 적합하지만, 또한 적어도 통해 (GAL, 그라데이션 적응 격자) 알고리즘의 적용을 명확히한다. 4) LMS 알고리즘 가족, 커버 다음과 같이 제 6 장, 7 장, 8 장 장 : ● 장 6 LMS 알고리즘의 다양한 응용 프로그램을 작은 단계 통계 이론을 정교에 대해 설명합니다. 이 새로운 이론 과도 LMS 알고리즘의 더욱 정확한 평가를 제공 비평 형 열역학 완의 Langevin 방정식에서 온다. 시뮬레이션 결과는 이론의 유효성을 보여준다. ● 제 7 장과 8 장, 기존의 LMS 알고리즘 제품군을 확장합니다. 이를 달성하기 위해 정규화 된 LMS 알고리즘 아핀 투영 적응 필터링 알고리즘, 주파수 도메인 및 서브 밴드 LMS 적응 필터 알고리즘에 의해 상세히 설명한다. 아핀 투영 알고리즘 개재 알고리즘 LMS 알고리즘 재귀 최소 제곱 (RLS) 알고리즘으로 간주 될 수있다. 주파수 도메인 서브 밴드 LMS 적응 필터 웨이브 알고리즘은 후술한다. 제 9 장에서 각각 최소 제곱 알고리즘 및 RLS, 5) 방법, 제 10 장. 제 9 랜덤 프로세스 유래는 불확실성을 필터링 위너의 복사본으로 간주 될 수 있고, 최소 제곱 법을 설명한다. 최소 제곱 법에서, 치료에 대한 기준으로 상기 입력 데이터 블록 (블록 별)에 근거. 때문에 수치 복잡성 무시 블록에있어서의 과거 점점 디지털 컴퓨터 기술의 발전에 힘 입어 우려이다. 최소 제곱 법에 기초하여 10 장 RLS 알고리즘의 설계에 기초하여, 통계 이론은 과도 정교. 각각 6) 강력한 적응 장 11 문제, 유한 단어 길이 효과와 비 고정 환경 및 제 12 장, 13 장. 다음과 같습니다 : ● 장 (11)는 H∞ 이론, 제공의 안정성에 대한 수학적 기초를 설명합니다. 이러한 이론에 따라, 한 선택된 스텝 크기 파라미터는 LMS의 강력한 H∞ 점에서 알고리즘으로 작은 있지만 비 고정 환경의 내부 또는 외부 간섭 강력한 RLS 알고리즘의 얼굴이 LMS 알고리즘은 더 좋다. 이 장에서는 확실성 사이 강력한 통계적 유효성 (효율) 사이의 트레이드 오프에 대해 설명합니다. 무한 정밀 연산에 선형 적응 형 필터 알고리즘 이론의 제 10 장에 ● 5를 기반으로합니다. 그러나, 디지털 형태로 임의의 적응 필터링 알고리즘을 구현할 때하는 유한 정밀 산술 의한 유한 워드 길이 효과에 의해 발생한다. 제 12 장 유한 단어 길이 효과 LMS 및 RLS 알고리즘의 디지털 구현 시간에 대해 설명합니다. ● 장 (13)는 LMS 및 RLS 알고리즘 이론을 확장합니다. 이는 평가하고 달성하기 위해 LMS 및 RLS 알고리즘의 성능에 불안정한 환경 (마르코프 모델로 설정)에서 동작 비교하여 수행됩니다. 이 메인이 새로운 알고리즘의 장의 두 번째 부분 : 알고리즘의 양자화 달성 기존 LMS의 단계 매개 변수 구성 증분 델타 - 바 - 델타 (IDBD) 알고리즘, 하나, 두 번째 자동 단계 방법 그것은 IDBD 알고리즘 수동 회피 실험은 스텝 크기 파라미터를 조정하는 적응 단계로 구성. 7) 칼만 필터 이론 및 이들은 14 장, 15 장, 16 장으로 설명하는 관련 적응 필터링 알고리즘은 다음과 같습니다 : ● 장 (14)은 R 설명 LS 알고리즘. 사실, RLS 알고리즘은 잘 알려진 칼만 필터의 특별한 경우이다. 돌출 상태 개념은 칼만 필터의 중요한 특징이다. 따라서, (소시지는 특별한 경우로 안정적인 환경을 필터링 포함) 칼만 필터링 이론의 좋은 이해는 매우 중요합니다. 또한, 공분산 필터링 정보 필터링 알고리즘 바와 칼만 필터 인 변형되어야한다. ● 제 15 장, 각각의 파생 된 형태의 제곱근 공분산 필터링 및 정보에 대한 필터링의 기준. 구체적으로, 어레이 및 어레이 전 사상을 도입시킨 후, 이로써 생성 된 새로운 적응 형 필터링 알고리즘의 수축기 배열 기븐스 회전 (기븐스)을 사용하여 클래스에 기여. ● 장 (16)은 또 다른 새로운 질서를 재귀 최소 제곱 격자 설명 (LSL 또한, 칼만 필터 알고리즘 유형의 공분산 모델 정보를 기반으로) 필터링 알고리즘. 수치 강력한 소위 QR 분해를 필요로하여, 이러한 알고리즘을 달성하기 위해서. 또 다른 위해 재귀 알고리즘 LSL 매력적인 특징은 계산 복잡도는 선형 법을 다음이다. 그러나, 이러한 알고리즘의 모든 장점은 수학적 복잡성에 부호화 높은 비용에 기초한다. 8) 자율 (자기 조직화) 적응, 즉 블라인드 디컨 볼 루션, 제 17 책의 마지막 장. 여기서 소위 "블라인드"도움 원하는 응답을 요구하지 않는 적응 필터링 프로세스의 완료를 나타낸다. 이 어려운 작업이 몰드를 사용하는 개념에 기초??
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