自适应数字滤波器

Branko+Kovaevic＇

自适应数字滤波研究始于20世纪70年代中期，最初以研究语音现象为目标。近40年中，经过该领域研究者们的合作与共同努力，自适应数字滤波领域的研究成果颇丰，其中包括：语音信号的建模、分析、处理、重建、传输及技术解决方案、数学算法等领域发表的诸多期刊论文。本书介绍了滤波与自适应滤波的相关基本概念及其一些最新先进的算法，其中也包括了作者的研究成果，详细描述了自适应数字信号处理中的复杂数学模型，并为读者提供了利于其实现的算法流程图。

全书由6章组成：1.导论，介绍了线性滤波器设计中最常用的3种理论方法：传统方法、最佳滤波器及自适应滤波器，详细地给出了3种方法的原理及公式推导；2.自适应滤波。自适应滤波器的基本结构，讨论自适应滤波器参数优化的准则函数；分析确定准则函数最小值的两种基本数值方法：牛顿法和最速下降法；概述自适应滤波标准及最小均方误差和递归最小二乘法导出的自适应算法；分析并评估为改善上述自适应算法特点的可能性；给出无限脉冲响应系统的集中使用的潜在优势及有限脉冲系统适应性解决方案；3.具有遗忘因子的有限脉冲响应滤波器。为跟踪系统非平稳性变化，本章结合基于可变遗忘因子高效算法及自适应算法的能力分析，比较诸多遗忘因子对跟踪系统非平稳变化及算法实现复杂性之间的选择策略，以实际的角度讨论可变遗忘因子的适用策略；4.具有增强收敛速度的有限脉冲响应。提出一种为增强参数估计过程中收敛速度的有限脉冲响应自适应算法；介绍该算法的基本思想及实现方法；分析加扰系统中的本地回波抵消的实际问题；5.稳健有限脉冲响应自适应滤波器。本章分析预期的自适应算法与脉冲非平稳噪声的鲁棒性，基于LMS算法的原始鲁棒算法，提出使用最优设计输入的递推鲁棒最小二乘法在提高收敛速度的可能性，并介绍了基于鲁棒中值滤波器的稳健的RLS算法，以及滤波器参数估计的应用；6.自适应数字滤波器在电信网络中回声消除中的应用。本章介绍电信网络中回声问题及自适应回声消除的基本原理，提出了一种回声消除数学模型，并分析了激励信号在回声消除系统中对语音信号传输性能的影响。

本书适合从事计算机科学、数字信号处理和语音信号处理等专业的研究生阅读，并可以作为对语音信号处理、自适应数字信号处理感兴趣的其他专业人员的参考书。

张进兴，硕士研究生

（中国科学院空间科学与应用研究中心）endprint