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Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation

Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-030-29056-6
Name Diniz, Paulo S. R. ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Adaptive Filtering
Zusatz zum Titel Algorithms and Practical Implementation
Auflage 5th ed. 2020
Verlagsort Cham
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2020
2020
Umfang 1 Online-Ressource (XVIII, 495 p. 232 illus., 23 illus. in color)
Reihe Springer eBooks. Engineering
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-29056-6
ISBN ISBN 978-3-030-29057-3
Klassifikation TTBM
UYS
TTBM
TEC008000
*93-02
93E11
60G35
62M20
62P30
93E10
93E12
93C40
93C55
621.382
TK5102.9
TA1637-1638
Kurzbeschreibung Introduction to Adaptive Filtering -- Fundamentals of Adaptive Filtering -- The Least-Mean-Square (LMS) Algorithm -- LMS-Based Algorithms -- LMS-Based Algorithms -- Conventional RLS Adaptive Filter -- Set-Membership Adaptive Filtering -- Adaptive Lattice-Based RLS Algorithms -- Fast Transversal RLS Algorithms -- QR-Decomposition-Based RLS Filters -- Adaptive IIR Filters -- Nonlinear Adaptive Filtering -- Subband Adaptive Filters -- Blind Adaptive Filtering -- Kalman Filtering -- Complex Differentiation -- Quantization Effects in the LMS Algorithm -- Quantization Effects in the RLS Algorithm -- Analysis of Set-Membership Affine Projection Algorithm -- Index
2. Kurzbeschreibung In the fifth edition of this textbook, author Paulo S.R. Diniz presents updated text on the basic concepts of adaptive signal processing and adaptive filtering. He first introduces the main classes of adaptive filtering algorithms in a unified framework, using clear notations that facilitate actual implementation. Algorithms are described in tables, which are detailed enough to allow the reader to verify the covered concepts. Examples address up-to-date problems drawn from actual applications. Several chapters are expanded and a new chapter ‘Kalman Filtering’ is included. The book provides a concise background on adaptive filtering, including the family of LMS, affine projection, RLS, set-membership algorithms and Kalman filters, as well as nonlinear, sub-band, blind, IIR adaptive filtering, and more. Problems are included at the end of chapters. A MATLAB package is provided so the reader can solve new problems and test algorithms. The book also offers easy access to working algorithms for practicing engineers
SWB-Titel-Idn 168496721X
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-29057-3
Internetseite / Link Resolving-System
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