- Артикул:00-01044375
- Автор: под ред. Коуэна К.Ф.Н. и Гранта П.М.
- ISBN: 5-03-000004-6
- Обложка: Твердый переплет
- Издательство: МИР (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 392
- Формат: 60х88 1/16
- Год: 1988
- Вес: 623 г
Развернуть ▼
Коллективная монография, написанная ведущими специалистами США и Великобритании, посвящена теории, конструированию и применениям адаптивных фильтров. В ней описаны цифровые методы обработки сигналов, а также указаны практические применения в радиотехнических и электронных устройствах.
Для инженеров, техников и научных работников в области радиотехники, электроники, техники связи и обработки информации.
Оглавление
Предисловие редактора перевода
Предисловие
Глава I. Введение в адаптивные фильтры. (Питер М. Грант и Колин Ф Н. Коуэн)
1.1. Адаптивная обработка данных
1.1.1. Адаптивные фильтры
1.1.2. Принцип действия адаптивного фильтра
1.2. Типы программируемых фильтров
1.2.1. Рекурсивные фильтры
1.2.2. Нерекурсивные фильтры
1 2.3. Фильтры, основанные на методах преобразования сигнала
1.3. Оптимальное линейное оценивание
1.4. Адаптивные фильтры
1.4.1. Адаптивные фильтры с бесконечной импульсной характеристикой
1.4.2. Адаптивные фильтры с конечной импульсной характеристикой
1.4.3. Адаптивные фильтры, основанные на методах преобразования сигнала
1.4.4. Проектирование технических средств
Глава 2. Методы оптимального оценивания. (Колин Ф. Н. Коуэн)
2.1. Введение
2.2. Оптимальное нерекурсивное винеровское оценивание
2.2.1. Практический пример устройства, реализующего винеровскую оценку
2.3. Оптимальное рекурсивное калмановское оценивание
2.3.1. Скалярный фильтр Калмана
2.3.2. Вывод коэффициента Калмана
2.4. Векторный фильтр Калмана
2.4.1. Векторный фильтр Калмана в качестве устройства коррекции канала
2.5. Выводы
Глава 3. Адаптивные алгоритмы для фильтров с конечной импульсной характеристикой. (Бенджамин Фридлендер)
3.1. Введение
3.2. Рекурсивный алгоритм наименьших квадратов
3.2.1. Вывод алгоритма РНК
3.2.2. Алгоритм РНК с экспоненциальным взвешиванием
3.2.3. Вычислительная сложность
3.2.4. Стохастическая интерпретация
3.2.5. Асимптотическая точность оценки методом наименьших квадратов
3.2.6. Асимптотические свойства адаптивного фильтра
3.2.7. Использование квадратного корня
3.2.8. Алгоритм РНК, использующий скользящее окно
3.3. Адаптивный алгоритм метода наименьших квадратов
3.3.1. Итеративное вычисление оптимального вектора коэффициентов
3.3.2. Алгоритм МНК
3.3.3. Сходимость алгоритма МНК
3.3.4. Обучающая кривая
3.3.5. Новые результаты по сходимости
3.3.6. Алгоритм МНК как метод стохастической аппроксимации
3.4. Адаптивные фильтры с конечной импульсной характеристикой и линейными фазовыми характеристиками
3.4.1. Стохастический случай
3.4.2. Алгоритм РНК
3.4.3. Алгоритм МНК
Глава 4. Адаптивные алгоритмы для фильтров с бесконечной импульсной характеристикой. (Джон Р. Трейчлер)
4.1. Введение
4.1.1. Общий обзор
4.1.2. Зачем применять адаптивные фильтры БИХ-типа?
4.1.3. Постановка задачи
4.1.4. Использование обратной связи
4.2. Методы минимальной среднеквадратичной ошибки
4.2.1. Вывод необходимых условий для решения
4.2.2. Методы решения
4.2.3. Историческая перспектива
4.3. Методы, основанные на теории нелинейной устойчивости
4.3.1. Постановка задачи
4.3.2. Гиперустойчивый адаптивный рекурсивный фильтр
4.3.3. Гиперустойчивость и адаптивная фильтрация
4.3.4. Простой гиперустойчивый рекурсивный фильтр
4.4. Анализ сходимости
4.4.1. Цели анализа сходимости
4.4.2. Приближения
4.4.3. Основные выводы
4.5. Ограничения для применения адаптивных фильтров БИХ-типа
4.5.1. Коэффициент чувствительности
4.5.2. Обратное моделирование неминимально-фазовых фильтров
4.5.3. Порядок согласования
4.5.4. Переход от методов, основанных на устойчивости, к методам обратного моделирования
4.6. Заключение
Глава 5. Оценивание рекурсивным методом наименьших квадратов и решетчатые фильтры. (Джон М. Тернер)
5.1. Введение
5.2. Общая структура цифрового решетчатого фильтра
5.3. Свойства решетчатой структуры
5.3.1. Ортогонализирующие свойства
5.3.2. Физическая интерпретация
5.4. Оценки коэффициентов отражения по выборкам данных
5.4.1. Градиентные оценки коэффициентов отражения
5.5. Решетчатый алгоритм рекурсивного метода наименьших квадратов
5.5.1. Постановка задачи рекурсивных оценок
5.5.2. Уравнения корректировки порядка
5.5.3. Уравнения временной корректировки
5.5.4 Точные выражения для решетчатых фильтров на основе рекурсивного метода наименьших квадратов
5.5.5. Коэффициент правдоподобия
5.6. Решетчатый фильтр в случае связанных процессов
5.7. Метод наименьших квадратов с решеткой, нормированной на корень квадратный
5.8. Вычислительная сложность и CORDIC-арифметика
5.8.1. CORDIC-арифметика
5.8.2. Решетчатая фильтрация с помощью вращений
5.9. Моделирование и применения
5.10. Комментарии и выводы
Глава 6. Адаптивная фильтрация в частотной области. (Эрл Р. Феррара, мл.)
6.1. Введение
6.2. Адаптивный фильтр с обработкой сигнала в частотной области, основанный на круговой свертке
6.3. Алгоритмы для обычной адаптивной фильтрации
6.3.1. Адаптивный фильтр на основе быстрого метода наименьших квадратов
6.3.2. МНК-адаптивный фильтр с обработкой сигнала в частотной области без наложенных ограничений
6.4. Коррекция канала
6.4.1. Коррекция с помощью изолированного импульса
6.4.2. Коррекция с помощью последовательности случайных сигналов
6.5. Адаптивный фильтр-преобразователь вида объединения каналов
6.6. Улучшение скорости сходимости
6.7. Заключение
6.8. Приложение. Сравнение линейной и круговой свертки
Глава 7. Обзор способов реализации аналоговых и цифровых адаптивных фильтров. (Колин Ф. Н. Коуэн и Питер М. Грант)
7.1. Введение
7.2. Реализация цифровых адаптивных фильтров
7.2.1. Классическая цифровая схема
7.2.2. Цифровые адаптивные фильтры, использующие упрощенные алгоритмы
7.2.3. Цифровые адаптивные фильтры, использующие методы обращения к памяти
7.2.4. Адаптивные фильтры с распределенной арифметикой
7.2.5. Системы с вычитанием чисел
7.3. Аналоговые адаптивные фильтры с выборкой данных
7.3.1. Реализация на основе приборов, с зарядовой связью
7.3.2. Монолитный адаптивный фильтр на основе ПЗС
7.4. Адаптивные фильтры с высокочастотной полосой пропускания, использующие устройства на основе поверхностных акустических волн
7.5. Перспективные разработки, использующие технологию СБИС
Глава 8. Адаптивные фильтры в системах связи. (Питер Ф. Адамс)
8.1. Введение
8.2. Передача данных
8.2.1. Линейные искажения в телефонных сетях
8.2.2. Корректирующие фильтры для полосы частот речевых сигналов
8.2.3. Подавление эхо-сигналов при передаче данных в речевой полосе частот
8.3. Цифровая передача по локальным сетям
8.3.1. Подавление эхо-сигнала для случая передачи типа WAL 2
8.3.2. Передача на основной полосе частот
8.4. Подавление эхо-сигнала в телефонии
8.4.1 Устройство подавления эхо-сигналов в сетях
8.4.2. Терминальные устройства подавления эхо-сигналов
8.5. Другие применения в системах электросвязи
Глава 9. Другие применения адаптивных фильтров. (Питер М. Грант)
9.1. Введение
9.2. Адаптивное оценивание
9.2.1. Обратное моделирование системы
9.2.2. Прямое моделирование системы
9.3. Спектральное оценивание
9.3.1. Введение
9.3.2. Усиление спектральных линий
9.3.3. Обработка речи
9.4. Обработка сигнала адаптивной антенной решеткой
9.4.1. Оценивание пеленга
9.5. Заключение
Условные сокращения
Условные обозначения
Литература
Предметный указатель
Рекомендуем
