自適應濾波器原理, 5/e (Adaptive Filter Theory, 5/e)

Simon Haykin：IEEE會士，畢業於英國伯明翰大學電子工程系。
加拿大McMaster大學電子與計算機工程系教授，通信研究實驗室主任。
研究方向包括非線性動力學、神經網絡和自適應濾波器及其應用。
長期從事信號與信息處理領域的教學科研工作。
曾於1992-1994年在美國□□特大學和南佛羅里達大學作高級訪問學者兩年。
現為南京郵電學院副院長、信號與信息處理研究所所長、教授、博士生導師，上海交通大學兼職教授、博士生導師；並兼任中國通信學會通信理論與信號處理專業委員會主任委員、教育部電子信息與電氣學科教學指導委員會委員、全國信號處理學會委員、全國電子與信息學科研究生教育委員會理事、江蘇省信息化推動工業化專家組成員等。

目 錄
背景與預覽
第1章 隨機過程與模型
1．1 離散時間隨機過程的部分特性
1．2均各態歷經定理
1．3 相關矩陣
1．4 正弦波加噪聲的相關矩陣
1．5 隨機模型
1．6 Wold分解
1．7 回歸過程的穩
1．8 尤爾沃克方程
1．9 計算機實驗： 二階自回歸過程
1．10 選擇模型的階數
1．11 复值高斯過程
1．1率譜密度
1．1率譜密度的性質
1．14穩過程通過線性濾波器傳輸
1．15穩過程的Cramér譜表示
1．1率譜估計
1．17 隨機過程的其他統計特徵
1．18 多譜
1．19 譜相關密度
1．20 小結與討論
1．21 br>第2章 維納濾波器
2．1 線性濾波： 問題綜述
2．2 正交性原理
2．3 均方誤差
2．4 維納霍夫方程
2．5 誤差性能曲面
2．6 多重線性回歸模型
2．7 示例
2．8 線性約束方差濾波器
2．9 廣義旁瓣消除器
2．10 小結與討論
2．11 br>第3章 線性預測
3．1 前向線性預測
3．2 後向線性預測
3．3 列文森杜賓算法
3．4 預測誤差濾波器的性質
3．5 舒爾科恩測試
3．6穩隨機過程的自回歸建模
3．7 Cholesky分解
3．8 格型預測器
3．9 全極點、 全通格型濾波器
3．10 聯合過程估計
3．11 語音預測建模
3．12 小結與討論
3．13 br>第4章 下降法
4．1 下降算法的基本思想
4．2 下降算法應用於維納濾波器
4．3 下降算法的穩定性
4．4 示例
4．5 作為確定性搜索法的下降算法
4．6 下降算法的優點與局限性
4．7 小結與討論
4．8 br>第5章 隨機梯度下降法
5．1 隨機梯度下降原理
5．2 應用1： 均方（LMS）算法
5．3 應用2： 梯度自適應格型濾波算法
5．4 隨機梯度下降法的其他應用
5．5 小結與討論
5．6 br>第6章 均方(LMS 算法
6．1 信號流圖
6．2 性考慮
6．3 應用示例
6．4 統計學
6．5 瞬態特性和收斂性考慮
6．6 統計效率
6．7 自適應預測的計算機實驗
6．8 自適應均衡的計算機實驗
6．9 方差無失真響應波束成形器的計算機實驗
6．10 小結與討論
6．11 br>第7章 歸一化均方(LMS 自適應算法及其推廣
7．1 歸一化LMS算法作為約束化問題的解
7．2 歸一化LMS算法的穩定性
7．3 迴聲消除中的步長控制
7．4 實數據時收斂過程的幾何考慮
7．5 仿射投影濾波器
7．6 小結與討論
7．7 br>第8章 分塊自適應濾波器
8．1 分塊自適應濾波器： 基本思想
8．2 快速分塊LMS算法
8．3 無約束頻域自適應濾波器
8．4 自正交化自適應濾波器
8．5 自適應均衡的計算機實驗
8．6 子帶自適應濾波器
8．7 小結與討論
8．8 br>第9章 二乘法
9．1 線性二乘估計問題
9．2 數據開窗
9．3 正交性原理一步討論
9．4 誤差方和
9．5 正則方程和線性二乘濾波器
9．6 時均相關矩陣Φ
9．7 根據數據矩陣構建正則方程
9．8 二乘估計的性質
9．9 方差無失真響應（MVDR）的譜估計
9．10 MVDR波束成形的正則化
9．11 奇異值分解
9．12 偽逆
9．13 奇異值和奇異向量的解釋
9．14 線性二乘問題的範數解
9．15 歸一化LMS算法看做欠定二乘估計問題的範數解
9．16 小結與討論
9．17 br>第10章 遞歸二乘(RLS 算法
10．1 預備知識
10．2 矩陣求逆引理
10．3 指數加權遞歸二乘算法
10．4 正則化參數的選擇
10．5 誤方加權和的更新遞歸
10．6 示例： 單個權值自適應噪聲消除器
10．7 統計學
10．8 效率
10．9 自適應均衡的計算機實驗
10．10 小結與討論
10．11 br>第11章 魯棒性
11．1 魯棒性、 自適應和乾擾
11．2 魯棒性： 源於H∞優化的初步考慮
11．3 LMS算法的魯棒性
11．4 RLS算法的魯棒性
11．5 從魯棒性的角度比較LMS和RLS算法
11．6 風險敏感的性
11．7 在魯棒性與有效性（效率）之間的折中
11．8 小結與討論
11．9 br>第12章 有限字長效應
12．1 量化誤差
12．2 均方算法
12．3 遞歸二乘算法
12．4 小結與討論
12．5 br>第13章 穩環境下的自適應
13．1 穩的前因後果
13．2 系統辨識問題
13．3 穩度
13．4 跟踪性能評價準則
13．5 LMS算法的跟踪性能
13．6 RLS算法的跟踪性能
13．7 LMS算法和RLS算法的跟踪性能比較
13．8 自適應參數的調整
13．9 IDBD算法
13．10 自動步長法
13．11 計算機實驗：穩和穩環境數據的混合
13．12 小結與討論
13．13 br>第14章 卡爾曼濾波器
14．1 標量隨機變量的遞歸均方估計
14．2 卡爾曼濾波問題
14．3 新息過程
14．4 應用新息過行狀態估計
14．5 濾波
14．6 初始條件
14．7 卡爾曼濾波器小結
14．8 卡爾曼濾波的性準則
14．9 卡爾曼濾波器作為RLS算法的統一基礎
14．10 協方差濾波算法
14．11 信息濾波算法
14．12 小結與討論
14．13 br>第15章方根自適應濾波算法
15．1方根卡爾曼濾波器
15．2 在兩種變形卡爾曼濾波器基礎上方根自適應濾波器
15．3 QRD-RLS算法
15．4 自適應波束成形
15．5 逆QRD-RLS算法
15．6 有限字長效應
15．7 小結與討論
15．8 br>第16章 階遞歸自適應濾波算法
16．1 採用二乘估計的階遞歸自適應濾波器： 概述
16．2 自適應前向線性預測
16．3 自適應後向線性預測
16．4 變換因子
16．5 二乘格型(LSL 預測器
16．6 角度歸一化估計誤差
16．7 格型濾波的一階狀態空間模型
16．8 基於QR分解的二乘格型(QRD-LSL 濾波器
16．9 QRD-LSL濾波器基本特性
16．10 自適應均衡的計算機實驗
16．11 採用後驗估計誤差的遞歸LSL濾波器
16．12 採用帶誤差反饋先驗估計誤差的遞歸LSL濾波器
16．13 遞歸LSL算法與RLS算法之間的關係
16．14 有限字長效應
16．15 小結與討論
16．16 br>第17章 盲反捲積
17．1 盲反捲積問題概述
17．2 利用循穩統計量的信道辨識
17．3 分數間隔盲辨識用子空間分解
17．4 Bussgang盲均衡算法
17．5 將Bussgang算法推廣到復基帶信道
17．6 Bussgang算法的特例
17．7 分數間隔Bussgang均衡器
17．8 信號源未知的概率分佈函數的估計
17．9 小結與討論
17．10 br>後記
附錄A 複變函數
附錄B 計算复梯度的沃廷格微分
附錄C 拉格朗日乘子法
附錄D 估計理論
附錄E 特徵分析
附錄F 衡熱力學的朗之萬方程
附錄G 旋轉和映射
附錄H 複數維薩特分佈
術語
參考文獻
建議閱讀文獻
中英文術語對照表