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Adaptive Filtering: 算法及其在实践中的应用 (第4版...)

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简介：
自适应滤波算法与实现（第四版）——英文版，由 Paulo S. R. Diniz 于 2013 年出版。

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  • OSEM算法及其在CT重建中的应用（迭代类算法的MATLAB实现与实践）
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    本文介绍了OSEM算法，并详细阐述了其在计算机断层扫描图像重建中的应用。通过MATLAB对OSEM等迭代算法进行实现和优化，为CT成像技术提供了新的研究方向和技术支持。 正电子发射断层扫描仪（PET）是医学界公认的用于肿瘤、心脏及脑部疾病诊断与病理生理研究的重要工具。随着核医学影像设备的广泛应用以及计算机技术的发展，图像重建方法作为PET成像的关键环节越来越受到重视。 在进行PET成像时，探测器检测到注入人体内的示踪剂在湮灭辐射过程中产生的射线，并通过符合采集系统处理形成投影数据，然后以SINO格式存储于硬盘中。随后，这些数据被调用至图像重建模块生成人体断层图像。 目前，常用的PET图像基础重建算法主要包括解析法和迭代法两大类。 1. 解析法：基于中心切片定理的反投影方法是解析法的一种典型代表，其中最常用的是滤波反投影法（FBP）。在FBP中，图像重建过程包括两个主要步骤：反投影与滤波。我们从初中就已学过投影和反投影的概念——即从不同角度观察物体可以得到不同的信息；当我们从多种不同角度获取到物体的投影后，便可以通过这些数据逆向推导出该物体的真实形态。 在成像原理上，PET与CT略有差异：CT是一种投射成像技术，通过X射线旋转360°来采集被扫描对象的信息。
     
  • 遗传算法及其在典型问题中的应用实践与Matlab代码
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    本书深入浅出地介绍了遗传算法的基本原理及其实现方法，并通过多个实例展示了如何利用MATLAB编程解决典型优化问题。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，在20世纪60年代由John Henry Holland提出。它是计算智能领域的重要组成部分，常用于解决复杂优化问题，如旅行商问题、调度问题等。本段落将深入探讨遗传算法的基本原理以及如何在Matlab环境中实现。 一、遗传算法基础 遗传算法模仿自然界中的物种进化过程，通过选择、交叉和变异操作来搜索解决方案空间。基本步骤如下： 1. 初始化种群：随机生成一组初始个体（解），代表可能的解决方案。 2. 适应度评估：根据目标函数计算每个个体的适应度值，衡量其优劣。 3. 选择：依据适应度值选择一部分个体进入下一代，常用策略有轮盘赌选择、比例选择等。 4. 交叉：对选中的个体进行基因重组，生成新的个体。常见的交叉方式包括单点、多点和均匀交叉。 5. 变异：对新个体进行随机修改，保持种群多样性。变异操作可以是位点翻转或交换等方法。 6. 迭代：重复上述步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或者适应度阈值）。 二、Matlab实现遗传算法 在Matlab环境中，利用其强大的矩阵运算能力和内置函数可方便地实现遗传算法。以下是一个针对旅行商问题(TSP)的简单示例： 1. 定义问题：TSP是寻找最短路径遍历N个城市的经典优化问题。首先构建城市间距离的邻接矩阵。 2. 初始化种群：生成N个随机路径（个体），每个路径表示一个城市序列。 3. 适应度计算：利用邻接矩阵计算每个路径的总距离，作为其适应度值。 4. 选择：应用轮盘赌选择法，按照适应度概率选择个体进入下一代。 5. 交叉：执行单点或均匀交叉操作以生成新个体。 6. 变异：随机改变个体中的城市顺序，保持种群多样性。 7. 迭代：重复以上步骤直至达到预设的迭代次数或者找到满意解。 三、调度问题 在作业调度和车辆路径规划等场景中同样可以应用遗传算法。例如，在作业调度问题中，目标是分配有限资源以最小化完成时间或成本。适应度函数会考虑作业优先级及依赖关系等因素。通过遗传算法，我们可以优化工作顺序和资源配置。 总结：遗传算法在Matlab中的实现具有灵活性与高效性，并能够处理各种复杂的优化任务。提供的代码涵盖了关键步骤如适应度评估、选择、交叉以及变异等操作，对于理解和学习该方法非常有帮助。通过对这些示例的分析和调整，读者可以掌握遗传算法的核心思想并将其应用到实际工程问题中去解决复杂的问题。
     
  • Fast Subband Adaptive Filtering (FSAF): Rapid Subband Adaptive Fil...
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    Fast Subband Adaptive Filtering (FSAF) 是一种高效的自适应滤波技术，通过将信号分解到不同的子带中进行快速处理，以提高算法的速度和收敛性能。 这组新技术统称为FSAF，在各个方面都更快：收敛速度更快、占用的MIPS更少以及处理延迟更低等等。FSAF允许嵌套/重组子带架构以促进低延迟且低MIPS消耗的应用，例如声学回声消除（AEC）、去混响和反馈抑制等。 详细讨论了RLS联合时频初始化方法，并介绍了基于核的正则化又名ReLS的方法，这是MA/FIR递归泛化的进一步发展。第二部分包括广泛的模拟以及一些关于收敛特征谱分析的内容。第四部分提供了实际应用示例，在其中AEC在单词结束前的第一个话语中就实现了快速收敛。 此外还介绍了一种新的次优自适应算法——对角最小二乘法（DLS），并讨论了元自适应算法的应用。除了常规的子带处理之外，FSAF还可以通过分而治之的方法解决任意高维系统识别问题，并能够实现近乎完美的重建开环无延迟FSAF。
     
  • 卡尔曼滤波及其实时应用（第4版 PDF）
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    《卡尔曼滤波及其实时应用（第4版）》全面介绍了卡尔曼滤波理论及其在实时系统中的应用。本书通过深入浅出的方式，结合大量实例和最新研究成果，为读者提供了从基础到高级的完整学习路径。 卡尔曼滤波及其实时应用 第4版这本书详细介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其在实际中的应用，并对第四版的内容进行了更新和完善。
     
  • Adaptive Filtering Algorithms with Practical Implementation.pdf
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    本书《自适应滤波算法及其实用实现》深入探讨了各种先进的自适应滤波技术，并提供了详细的实践应用案例和编程实现方法。 《Adaptive Filtering Algorithms and Practical Implementation》是一本关于自适应方面的优秀书籍，相较于Hakin的书来说更加简单易懂，并且讲解更为连贯。
     
  • Balanced-Realization-Based Adaptive IIR Filtering
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    本研究提出了一种基于平衡实现的自适应无限冲击响应滤波方法，通过优化算法提高了信号处理中的噪声抑制和动态性能。 Adaptive IIR Filtering Based on Balanced-Realization
     
  • Subband Adaptive Filtering: Theory and Implementation
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    本书《子带自适应滤波：理论与实现》深入探讨了子带自适应滤波技术，涵盖了其背后的理论原理及具体实施方法，是研究和应用该领域的宝贵资源。 ### 子带自适应滤波理论与实现 #### 引言 子带自适应滤波技术在信号处理领域具有重要地位，在噪声抑制、回声消除及音频编码等多个方面展现出广阔的应用前景。本书《子带自适应滤波理论与实现》由Kong-Aik Lee、Woon-Seng Gan和Sen M. Kuo合著，于2009年由John Wiley & Sons出版发行。书中系统地介绍了该技术的基本原理、算法设计及实际应用案例，为读者提供了一个全面了解这一领域的平台。 #### 基础概念 1. **子带处理**：通过将输入信号分解成多个频段来实现对特定频率成分的高效处理。 2. **自适应滤波**：动态调整滤波器参数以优化性能的技术。它能够根据输入信号的变化自动调节，从而在各种环境下保持良好的过滤效果。 3. **子带自适应滤波**：结合了子带处理和自适应滤波的优势，在多个频段内独立地调整系数，提高了系统的适应性和鲁棒性。 #### 理论基础 - **子带分解**：通过分析滤波器组将原始信号分成若干个子带。常用的方法包括正交镜像滤波器(OQMF)和二进小波变换等。 - **自适应算法**：如最小均方误差(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法，用于估计最佳的滤波系数。 - **多速率信号处理**：子带自适应滤波通常涉及不同采样率之间的转换，需要掌握上采样和下采样的技术。 #### 关键技术和算法 1. **分析与合成滤波器组的设计**：这是实现有效分解和重构的关键步骤之一。合理设计可以确保在各个频段内对信号的有效处理。 2. **自适应滤波系数更新策略**：根据应用场景选择合适的自适应算法，并结合子带特性制定合理的系数更新规则。 3. **子带间的协调机制**：通过设计相应的协调机制来保证整个系统的稳定性，因为各子带之间存在相互作用。 #### 实际应用案例 1. **音频处理**：在音频编码中利用该技术对不同频段的声音信号进行有针对性的压缩，在提高效率的同时保持音质。 2. **通信系统**：通过减少信道中的干扰和噪声来提升数据传输的质量和速度，被广泛应用于移动通信领域。 3. **生物医学信号处理**：例如在心电图(EEG)分析中去除肌电干扰，并提取出清晰的心电信号特征。 #### 总结 《子带自适应滤波理论与实现》不仅深入浅出地讲解了该技术的基本原理和细节，还提供了丰富的实践指导及案例分析。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都可以从中获得有价值的知识和灵感。随着信息技术的进步和发展，这种技术的应用范围也将继续扩大，在信号处理领域中发挥重要作用。
     
  • Jaccard Index算法及其在数据库中的应用
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    Jaccard指数是一种用于衡量集合相似度的方法，在数据库中广泛应用于数据去重、推荐系统及文本挖掘等领域。本文探讨了该算法原理与具体应用场景。 使用Jaccard Index算法可以评估字符串之间的相似性。该文档展示了如何利用数据库传输字符串来进行大规模数据的相似性比较。
     
  • 粒子滤波及其算法在Matlab中的应用
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    本项目探讨了粒子滤波技术及其相关算法，并通过实例展示了如何在MATLAB环境中实现和应用这些方法。 粒子滤波用于参数估计，所估计的参数为一个，并且可以根据实际情况进行调整。