Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation

در ویرایش چهارم فیلترسازی تطبیقی: الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی عملی، نویسنده Paulo S.R. دینیز مفاهیم اساسی پردازش سیگنال تطبیقی ​​و فیلتر تطبیقی ​​را به صورت مختصر و ساده ارائه می کند. کلاس‌های اصلی الگوریتم‌های فیلتر تطبیقی ​​در یک چارچوب یکپارچه با استفاده از نمادهای واضح که اجرای واقعی را تسهیل می‌کنند، ارائه شده‌اند.

الگوریتم‌های اصلی در جداول توضیح داده شده‌اند که به اندازه کافی دقیق هستند تا به خواننده اجازه دهند تا مفاهیم تحت پوشش را تأیید کند. بسیاری از مثال ها به مشکلات ناشی از برنامه های کاربردی واقعی می پردازند. مطالب جدید این نسخه شامل موارد زیر است:

• نمونه‌های تحلیلی و شبیه‌سازی در فصل‌های 4، 5، 6 و 10
  
• پیوست E، که تجزیه و تحلیل مجموعه‌ها را خلاصه می‌کند. الگوریتم عضویت
  
• مسائل و مراجع به روز شده
  

این کتاب با ارائه پیشینه مختصر در مورد فیلترینگ تطبیقی، خانواده LMS، Affine Projection، RLS را پوشش می دهد. و الگوریتم‌های عضویت مجموعه انتخابی داده و همچنین فیلتر غیرخطی، زیر باند، کور، IIR تطبیقی ​​و غیره.

چندین مشکل در پایان فصل‌ها گنجانده شده‌اند و برخی از این مشکلات به کاربردها می‌پردازند. . یک بسته متلب کاربر پسند ارائه شده است که در آن خواننده می تواند به راحتی مشکلات جدید را حل کند و الگوریتم ها را به روشی سریع آزمایش کند. علاوه بر این، این کتاب دسترسی آسان به الگوریتم‌های کار را برای مهندسان شاغل فراهم می‌کند.

In the fourth edition of Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation, author Paulo S.R. Diniz presents the basic concepts of adaptive signal processing and adaptive filtering in a concise and straightforward manner. The main classes of adaptive filtering algorithms are presented in a unified framework, using clear notations that facilitate actual implementation.

The main algorithms are described in tables, which are detailed enough to allow the reader to verify the covered concepts. Many examples address problems drawn from actual applications. New material to this edition includes:

• Analytical and simulation examples in Chapters 4, 5, 6 and 10
  
• Appendix E, which summarizes the analysis of set-membership algorithm
  
• Updated problems and references
  

Providing a concise background on adaptive filtering, this book covers the family of LMS, affine projection, RLS and data-selective set-membership algorithms as well as nonlinear, sub-band, blind, IIR adaptive filtering, and more.

Several problems are included at the end of chapters, and some of these problems address applications. A user-friendly MATLAB package is provided where the reader can easily solve new problems and test algorithms in a quick manner. Additionally, the book provides easy access to working algorithms for practicing engineers.