第一章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 自适应信号处理的主要应用 2
1.3 本书的内容安排 9
参考文献 10
第二章 自适应滤波基本理论和算法 13
2.1 自适应滤波的基本概念 13
2.2 基本的自适应滤波算法 14
2.3 一种修正LMS Newton算法 22
2.4 变换域自适应滤波算法 27
2.5 共轭梯度算法 28
2.6 基于子带分解的自适应滤波算法 29
2.7 累积量域自适应滤波算法 30
2.8 基于累积量误差准则的自适应滤波算法 40
2.9 基于几何分析的自适应滤波算法 48
参考文献 55
第三章 自适应回波消除理论及算法 60
3.1 自适应回波消除的概念和原理 60
3.2 单路自适应回波消除算法 61
3.3 多路回波消除问题及预处理方法 63
3.4 多路回波消除算法 66
3.5 回波消除中的双方对讲保护 73
3.6 基于模糊控制的预处理方法 76
3.7 基于盲信号分离模型的立体声回波消除结构 83
3.8 相关函数自适应滤波算法及其在回波消除中的应用 87
参考文献 99
4.1 自适应均衡器的结构类型 103
第四章 自适应信道均衡理论 103
4.2 最小均方算法横向滤波器 104
4.3 基于LS准则的自适应均衡算法 108
4.4 神经网络自适应均衡器及算法 110
4.5 递归神经网络自适应均衡器及算法 113
4.6 盲信道均衡自适应算法 116
4.7 小波变换的自适应均衡算法 118
4.8 基于遗传算法的盲信道均衡 124
参考文献 128
第五章 盲信号分离的基本理论与算法 130
5.1 盲信号分离的基本概念及研究现状 130
5.2 线性混叠盲信号分离的基本理论 136
5.3 线性混叠盲信号分离算法 140
5.4 卷积混叠盲信号分离算法 171
5.5 稀疏表示及病态混叠的盲信号分离 182
5.6 非线性混叠盲信号分离算法 200
5.7 关于Stone猜想的讨论 203
参考文献 217
第六章 智能图像处理 224
6.1 引言 224
6.2 模糊图像处理概述 224
6.3 模糊图像的滤波 229
6.4 模糊边缘检测 236
6.5 模糊图像插值 240
6.6 模糊色彩量化 247
6.7 基于自适应鲁棒性光流的差错掩盖 256
6.8 自适应消除块效应算法 264
6.9 智能图像处理系统 273
参考文献 286