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《自适应滤波算法与实现》简明地介绍了自适应滤波理论，以统一的形式包含了尽可能多的算法，避免了算法的重复和繁杂的符号表示。《自适应滤波算法与实现》的指导思想是揭示出自适应滤波的坚实理论基础，重点讨论那些利用有限精度实现能够真正有效的算法。《自适应滤波算法与实现》第二版在第一版的基础上，增加了非线性自适应滤波、子带自适应滤波、线性约束维纳滤波器、LMS算法在快速自适应实现中的行为分析以及仿射投影算法等全新的内容和研究成果。此外，作者还根据教学需要和读者要求，对书中部分内容进行了调整和优化。《自适应滤波算法与实现》提供了大量的算法、例题、仿真结果和参考文献，以帮助读者深入理解书中内容。《自适应滤波算法与实现》的读者需要掌握数字信号处理和随机过程的一些基本原理。《自适应滤波算法与实现》适合作为信号处理、通信、电路与系统、智能系统以及相关专业的高年级本科生和研究生教材，也适合作为相关专业研究人员的参考用书。

第1章自适应滤波导论

1.1引言

1.2自适应信号处理

1.3自适应算法介绍

1.4应用

参考文献

第2章自适应滤波基础

2.1引言

2.2信号表示

2.3相关矩阵

2.4维纳滤波器

2.5线性约束维纳滤波器

2.6均方误差曲面

2.7偏差和一致性

2.8牛顿算法

2.9最陡下降算法

2.10应用回顾

2.11结束语

参考文献

习题

第3章最小均方算法

3.1引言

3.2LMS算法

3.3LMS算法的一些特性

3.4非平稳环境下的LMS算法特性

3.5举例

3.6结束语

参考文献

习题

第4章基于LMS的算法

4.1引言

4.2量化误差算法

4.3LMS-Newton算法

4.4归一化LMS算法

4.5变换域LMS算法

4.6仿射投影算法

4.7仿真举例

4.8结束语

参考文献

习题

第5章传统RLS自适应滤波器

5.1引言

5.2RLS算法

5.3最小二乘解的特性

5.4在非平稳环境下的特性

5.5仿真举例

5.6结束语

参考文献

习题

第6章自适应格型RLS算法

6.1引言

6.2递归最小二乘预测

6.3阶数更新方程

6.4时间更新方程

6.5联合过程估计

6.6最小二乘误差的时间递推

6.7归一化格型RLS算法

6.8误差反馈格型RLS算法

6.9基于先验误差的格型RLS算法

6.10量化效应

6.1l结束语

参考文献

习题

第7章快速横向RLS算法

7.1引言

7.2递归最小二乘预测

7.3联合过程估计

7.4稳定快速横向RLS算法

7.5结束语

参考文献

习题

第8章基于QR分解的RL$滤波器

8.1引言

8.2利用QR分解实现对角化

8.3脉动阵实现

8.4一些实现问题

8.5快速QR-RLS算法

8.6结束语

参考文献

习题

第9章自适应IIR滤波器

9.1引言

9.2输出误差IIR滤波器

9.3导数的一般实现方法

9.4自适应算法

9.5其他自适应滤波器结构

9.6均方误差曲面

9.7滤波器结构对MSE曲面的影响

9.8其他误差表示法

9.9结束语

参考文献

习题

第10章非线性自适应滤波

10.1引言

10.2Voherra级数算法

10.3自适应双线性滤波器

10.4多层感知算法

10.5径向基函数算法

10.6结束语

参考文献

习题

第11章子带自适应滤波器

11.1引言

11.2多速率系统

11.3滤波器组

11.4子带自适应滤波器

11.5交叉滤波器的消除

11.6无延迟子带自适应滤波

11.7频域自适应滤波

11.8小结

参考文献

习题

附录ALMS算法和RLS算法的量化效应

A.1LMS算法的量化效应

A.2RLS算法的量化效应

参考文献