Цель этой книги - предоставить аспирантам и практикам традиционные методы и более современные результаты модельно-ориентированного подхода в обработке сигналов. Во-первых, представлены дискретные линейные модели, такие как модели AR, MA и ARMA, их свойства и ограничения. Кроме того, рассматриваются синусоидальные модели. Во-вторых, описаны методы оценивания на основе метода наименьших квадратов и метода инструментальных переменных. Наконец, в книге представлены оптимальные фильтры, то есть фильтры Винера и Калмана, а также адаптивные фильтры, такие как RLS, LMS и их разновидности.
Эта книга предназначена для студентов и специалистов, изучающих традиционные методы и современные результаты обработки сигналов. Вначале будут введены дискретные линейные модели, такие как AR, МА и ARMA модели, их свойства и ограничения. Вдобавок рассматриваются синусоидальные модели. Затем будут описаны подходы к оцениванию на основе методов наименьших квадратов и методов инструментальных переменных. Наконец, в книге рассматриваются оптимальные фильтры, например, фильтр Винера и фильтр Калмана, а также адаптивные фильтры, такие как RLS алгоритм, алгоритм LMS и их варианты.
Электронная Книга «Modeling, Estimation and Optimal Filtration in Signal Processing» написана автором Mohamed Najim в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470393680
Описание книги от Mohamed Najim
The purpose of this book is to provide graduate students and practitioners with traditional methods and more recent results for model-based approaches in signal processing. Firstly, discrete-time linear models such as AR, MA and ARMA models, their properties and their limitations are introduced. In addition, sinusoidal models are addressed. Secondly, estimation approaches based on least squares methods and instrumental variable techniques are presented. Finally, the book deals with optimal filters, i.e. Wiener and Kalman filtering, and adaptive filters such as the RLS, the LMS and their variants.
