Advertisement

Adaptive Signal Processing: Advanced Solutions for the Future, 2010

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

简介：
《自适应信号处理：面向未来的高级解决方案》一书深入探讨了自适应信号处理领域的最新进展和应用，为读者提供了应对未来挑战的技术思路。该书于2010年出版，汇集了多位专家的研究成果，是相关领域科研人员及工程师不可或缺的参考文献。 自适应滤波器在当今大多数信号处理与控制应用领域扮演着非常重要的角色，因为许多现实世界的信号需要在难以事先明确规定的条件下进行处理。它们已被成功应用于通信、控制、雷达以及生物医学工程等众多不同领域中。经典自适应滤波技术已经相当成熟，并且有多部关键参考文献（其中一部广为使用的是Simon Haykin所著的《Adaptive Filter Theory》）全面阐述了该领域的理论和应用。 然而，最近的一些发展表明，在标准自适应过滤方法之上可以获得显著性能改进的可能性。为了实现这一目标，这些新进展促使我们思考新一代自适应信号处理算法的发展需求。如今的数据来源多样且形式各异，并来自不同的应用场景与环境，因此我们需要考虑现实生活中数据的特点：非高斯性、非圆特性（或称非对称分布）、非平稳性和非线性。 这类数据通常具有丰富的内在结构特征，这要求开发新的工具和方法来应对这些挑战。为此，我们编写了这本书以满足这一需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Adaptive Signal Processing: Advanced Solutions for the Future, 2010
    优质
    《自适应信号处理：面向未来的高级解决方案》一书深入探讨了自适应信号处理领域的最新进展和应用，为读者提供了应对未来挑战的技术思路。该书于2010年出版，汇集了多位专家的研究成果，是相关领域科研人员及工程师不可或缺的参考文献。 自适应滤波器在当今大多数信号处理与控制应用领域扮演着非常重要的角色，因为许多现实世界的信号需要在难以事先明确规定的条件下进行处理。它们已被成功应用于通信、控制、雷达以及生物医学工程等众多不同领域中。经典自适应滤波技术已经相当成熟，并且有多部关键参考文献（其中一部广为使用的是Simon Haykin所著的《Adaptive Filter Theory》）全面阐述了该领域的理论和应用。 然而，最近的一些发展表明，在标准自适应过滤方法之上可以获得显著性能改进的可能性。为了实现这一目标，这些新进展促使我们思考新一代自适应信号处理算法的发展需求。如今的数据来源多样且形式各异，并来自不同的应用场景与环境，因此我们需要考虑现实生活中数据的特点：非高斯性、非圆特性（或称非对称分布）、非平稳性和非线性。 这类数据通常具有丰富的内在结构特征，这要求开发新的工具和方法来应对这些挑战。为此，我们编写了这本书以满足这一需求。
     
  • 4th Edition Digital Signal Processing Proakis_and_Manolakis Solutions
    优质
    《Digital Signal Processing》(Proakis和Manolakis著)第四版提供了信号处理领域的全面解决方案，包含大量实例与习题解析。 4th Digital Signal Processing 的课后习题解答： 1.1 (a) 一维、多通道、离散时间、数字信号。 (b) 多维、单通道、连续时间、模拟信号。 (c) 一维、单通道、连续时间、模拟信号。 (d) 一维、单通道、连续时间、模拟信号。 (e) 一维、多通道、离散时间、数字信号。 1.2 (a) \( f = \frac{0.01\pi}{2\pi} = 200 \)，周期，\( N_p = 200 \)。 (b) \( f = \frac{30\pi}{5(2\pi)} = 6 \)，周期，\( N_p = 7 \)。 (c) \( f = \frac{\sqrt{3}\pi}{2} / (1.5\pi/2) = 2/\sqrt{3} \approx 1.1547 \)，周期，\( N_p = 2 \)。 (d) \( f = 2\pi / (6\pi / 10) = \frac{10}{3} \approx 3.3333 \)，非周期。 (e) \( f = \sqrt{\frac{62\pi^2}{(5/4)\cdot(10)(2\pi)}} = 10/\sqrt{8.75} \approx 10 \)，周期，\( N_p = 10 \)。
     
  • Advanced Digital Signal Processing with Emphasis on Noise Reduction
    优质
    本课程专注于数字信号处理中的噪声减少技术，深入讲解先进的算法和方法，帮助学生掌握有效的噪声抑制策略和技术。 数字信号处理（DSP）的应用非常广泛，包括多媒体技术、音频信号处理、视频信号处理、蜂窝移动通信、自适应网络管理、雷达系统、模式分析与识别、医疗信号处理、金融数据预测、人工智能、决策支持系统、控制系统以及信息搜索引擎等。
     
  • A Wavelet Voyage Through Signal Processing: The Sparse Way
    优质
    本书《A Wavelet Voyage Through Signal Processing: The Sparse Way》引领读者探索信号处理领域的稀疏表示与小波分析，开启一场理论与应用并重的知识之旅。 这本经典著作的新版全面介绍了稀疏表示的主要概念、技术和应用，并突出了这一主题在当今信号处理领域中的核心作用。书中清晰地阐述了标准的傅里叶变换、小波变换及时间频率变换，以及快速算法构建正交基的方法。重点解释并运用稀疏性原理于信号压缩、噪声减少和逆问题中，并涵盖了冗余字典中的稀疏表示、超分辨率和压缩感知的应用。
     
  • A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way.pdf
    优质
    本书《信号处理的小波之旅：稀疏方式》详细介绍了小波理论及其在信号处理中的应用，并探讨了如何利用稀疏表示进行高效的数据分析。 小波分析的经典教材有几本外文书籍，有兴趣的话可以找来看看。
     
  • Mathematical Techniques and Algorithms for Signal Processing
    优质
    本书《数学技术与信号处理算法》深入探讨了信号处理领域中所需的数学工具和先进算法，为读者提供了理论分析与实际应用相结合的学习路径。 这是一本关于信号分析理论的经典著作，内容广泛且深入，有兴趣的读者可以阅读。
     
  • Signal Processing Techniques and Applications for Microphone Arrays
    优质
    本论文探讨了用于麦克风阵列的信号处理技术及其在多种应用场景中的应用，包括声源定位、噪声抑制和回声消除等。 Michael Brandstein的《microphone array》是一本非常经典的作品，专注于麦克风阵列技术。
     
  • Signal Processing Techniques and Applications for Microphone Arrays...
    优质
    本文探讨了用于麦克风阵列的信号处理技术及其在噪声抑制、声源定位和波束形成等领域的应用，旨在提升音频系统的性能与用户体验。 为数不多的专业介绍麦克风阵列信号处理的书籍之一是英文原版的《Microphone Array Signal Processing》。这本书可以与其他相关资料结合阅读，各有侧重。