Advertisement

自适应滤波理论原理（Adaptive Filter Theory）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《自适应滤波理论原理》是一部专注于解释和探讨自适应信号处理中核心算法——自适应滤波器的工作机制、设计方法及其在各类工程应用中的重要作用的专业书籍。 第四版由Haykin, S编写，内容非常实用且全面，书籍完整无缺页。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自适应滤波理论原理（Adaptive Filter Theory）
    优质
    《自适应滤波理论原理》是一部专注于解释和探讨自适应信号处理中核心算法——自适应滤波器的工作机制、设计方法及其在各类工程应用中的重要作用的专业书籍。 第四版由Haykin, S编写，内容非常实用且全面，书籍完整无缺页。
     
  • 自适应滤波理论第五版英文解答(Solution Manual for Adaptive Filter Theory Fifth Edition)
    优质
    《自适应滤波理论》第五版英文解答手册为该经典教材提供了详尽的问题解析与习题答案，是深入理解和掌握自适应滤波技术的理想辅助资料。 西蒙赫金教授的《自适应滤波器原理（第五版）》课后题答案（Solution Manual for Adaptive Filter Theory Fifth Edition），高清英文版，非扫描版。千辛万苦弄来的，给大家分享一下，祝各位学业有成。
     
  • Adaptive Filter Theory (5th Edition)
    优质
    《自适应滤波理论（第5版）》全面介绍了自适应信号处理领域的核心概念和算法，包括LMS、RLS等经典算法及其最新进展。 Adaptive Filter Theory 第五版 非扫描 高清pdf。
     
  • Adaptive Filter Theory (5th Edition)
    优质
    《自适应滤波理论（第五版）》全面深入地探讨了自适应信号处理领域中的各种算法和应用，特别适用于通信、语音处理等领域的研究与开发。 《Adaptive Filter Theory》第五版由Simon Haykin撰写。
     
  • 基于C++的自适应卡尔曼滤波代码 Adaptive Kalman Filter
    优质
    本项目提供了一种基于C++实现的自适应卡尔曼滤波算法，旨在优化信号处理中的噪声抑制和状态估计精度。 自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filter）是一种在利用测量数据进行滤波的同时，不断通过滤波过程判断系统动态是否发生变化，并对模型参数及噪声统计特性进行估计与修正的方法。这种方法将系统辨识与滤波估计紧密结合，从而优化了滤波设计并减小实际误差。
     
  • Adaptive Filter Theory (4th Edition) - Zh Version
    优质
    《自适应滤波理论》(第4版)是关于信号处理领域中自适应滤波的经典教材，中文版本全面介绍了该领域的最新进展和技术。 《自适应滤波理论》第4版中文扫描版已经完成OCR处理，支持搜索功能，并带有书签。
     
  • 自适应滤波器的原理.pdf
    优质
    《自适应滤波器的原理》是一份深入探讨自适应滤波技术基础理论与应用的文章。文档详述了自适应滤波器的工作机制、算法设计及其在通信工程中的重要应用，适合从事信号处理和无线通讯领域的科研人员参考学习。 这本书是中文版的，内容特别清晰且十分难得，全面介绍了各种自适应滤波算法。
     
  • 子带自适应滤波_子带自适应理论_自适应子带
    优质
    简介：子带自适应滤波技术基于信号处理中的子带分解与合成方法，结合自适应滤波器在特定频段内优化性能。此技术广泛应用于语音增强、噪声抑制及宽带通信领域，有效提升系统对多变环境的适应能力。 本资料的五个主要特点如下：首先，它为希望在研究与应用领域设计及部署子带自适应滤波器的研究人员、研究生以及工程师提供了一种及时且实用的方法介绍；其次，通过填补自适应滤波理论与多速率信号处理两个不同领域的空白，使两者之间的知识联系更为紧密；再次，附赠的CD中包含基于MATLAB?的源程序，提供了实践操作的机会；此外，资料内含超过100个M文件供读者使用和修改，帮助他们更好地理解子带自适应滤波器的相关理论与概念。最后，该资源不仅适合实习工程师、高年级本科生及研究生阅读学习，同时也对研究人员、技术经理以及计算机科学家具有较高的参考价值。
     
  • 适应性滤波理论
    优质
    《适应性滤波理论》一书深入探讨了信号处理中自适应算法的应用与优化，旨在解决动态环境下的噪声消除和预测问题。 这本书的主要目标是发展各种线性自适应滤波器实现的数学理论。通过根据输入数据调整自由参数（系数），来完成这种适应过程，实际上这使得自适应滤波器变得非线性。当我们说一个自适应滤波器“是线性的”时，我们指的是：在任何特定时刻，当滤波器的所有参数都固定不变的情况下，该滤波器的输入-输出映射遵循叠加原理。 对于线性自适应滤波问题，并不存在唯一的解决方案；相反地，它提供了一系列工具包形式的不同递归算法。每种方法都有其独特的优点和特性。本书就是这样一个工具箱。 在背景知识方面，读者应具备概率论与数字信号处理的入门课程知识；通信系统及控制系统方面的本科课程也会有所帮助。