内容简介本书是自适应
信号处理方面的一部经典著作，系统介绍了自适应
信号处理的原理、算法和结构及其在各个领域的应用。
本书既有
理论分析，又有
物理概念阐述，核心内容是自适应线性组合器、LMS算法、自适应模拟与系统辨识、自适应控制系统、自适应波束形成器的分析。本书要求读者具备工程和
数学方面的
基础知识，并具有编写和运行
计算机程序的能力。
本书特色
从特定工程系统的特性或特征引入自适应的概念。
描述一种可用于分析所有自适应系统的几何“性能表面”。
包含性能表面梯度估值的统计分析，以及各种搜索方法的比较。
介绍了LMS算法与线性组合器以及其他自适应算法和结构，如序贯回归算法与自适应格型滤波结构等。
涵盖了自适应信号处理的主要应用。
介绍了自适应模拟与自适应逆模拟及其在
通信和控制领域的应用。
包含了自适应干扰对消。
介绍了自适应阵和波束形成。目录LISTOFSYMBOLS
partⅠGENERALINTRODUCTIONObjectivesofPartⅠ
1ADAPTIVESYSTEMS
Definition.andCharacteristics
AreasofApplication
GeneralProperties
Open-andClosed-LoopAdaptation
ApplicationsofClosed-LoopAdaptation
ExampleofanAdaptiveSystem
TheChaptersAhead
2THEADAPTIVELINEARCOMBINER
GeneralDescription
InputSignalandWeightVectors
DesiredResponseandError
ThePerformanceFunction
GradientandMinimumMean-SquareError
ExampleofaPerformanceSurface
AlternativeExpressionoftheGradiEnt
DecorrelationofErrorandInputComponents
Exercises
partⅡTHEORYOFADAPTATIONWITHSTATIONARYSIGNALS
ObjectivesofPartⅡ
3PROPERTIESOFTHEQUADRATICPERFORMANCESURFACE
NormalFormoftheInputCorrelationMatrix
EigenvaluesandEigenvectorsoftheInputCorrelationMatrix
AnExamplewithTwoWeights
GeometricalSignificanceofEigenvectorsandEigenvalues
ASecondExample
Exercises
4SEARCHINGTHEPERFORMANCESURFACE
MethodsofSearchingthePerformanceSurface
BasicIdeasofGradientSearchMethods
ASimpleGradientSearchAlgorithmandItsSolution
StabilityandRateofConvergence
TheLearningCurve
GradientSearchbyNewton'sMethod
Newton'sMethodinMultidimensionalSpace
GradientSearchbytheMethodofSteepestDescent
ComparisonofLearningCurves
Exercises
5GRADIENTESTIMATIONANDITSEFFECTSONADAPTATION
GradientComponentEstimationbyDerivativeMeasurement
partⅢADAPTIVEALGORITHMSANDSTRUCTURES
partⅣAPPLICATIONS
APPENDIXAAPortableRandomNumberGenerator
INDEX书摘插图BernardWidrow毕业于麻省理工学院，斯坦福大学电子工程系教授。他的主要研究兴趣包括自适应信号处理、自适应控制系统和自适应神经网络。除本书外，他还与他人合著了《AdaptiveInverseControl》一书。
