自适应滤波与变化检测：理论与应用

"Adaptive Filtering and Change Detection" 是一本涵盖了适应性滤波和变化检测的多学科书籍，涉及数学工具（代数、微积分、统计学）和应用领域（航空、汽车、通信以及标准信号处理和自动控制应用）。这本书深入浅出地介绍了算法的完整推导、性质以及实现细节，特别注重通过实例、真实数据应用和案例研究来解释概念和可能达到的效果。书中有超过130个例子，其中至少10个是作为案例研究在书中多次使用的。对于希望快速解决问题的实践者，可以通过学习标准示例并利用模式识别来匹配他们的问题。 内容详解： 适应性滤波是一种根据输入信号的变化自我调整其参数的滤波技术，它在信号处理中扮演着重要角色，特别是在噪声环境中提高信号质量。本书详细讲解了适应性滤波器的设计、优化和应用，包括LMS（最小均方误差）算法、RLS（递归最小二乘）算法等。这些算法允许滤波器在运行时学习和适应输入信号的特性，从而提供更精确的信号估计。 变化检测是另一种关键主题，它是识别时间序列或图像数据中的显著变化的过程。在监控、安全、环境监测等领域中，变化检测可以用于异常检测和事件识别。本书可能涵盖了各种变化检测方法，如统计测试、阈值设定和机器学习方法。 书中提供的130多个例子和10个以上的案例研究，为读者提供了丰富的实践素材，帮助理解理论在实际问题中的应用。案例研究的重复使用有助于读者深化对适应性滤波和变化检测原理的理解，通过比较不同场景下的解决方案，读者可以学习如何将这些技术灵活应用于各种工程和研究问题。 此外，本书适合应用工程师和研究人员，因为它不仅提供理论基础，还强调了实施方面的考虑。学习“学生方法”可以让读者快速找到解决他们特定问题的方案，即通过研究标准示例并匹配到自己的问题。 “Adaptive Filtering and Change Detection”是一本全面而实用的指南，对于那些想要深入了解和应用适应性滤波和变化检测技术的人来说，它提供了丰富的知识和实践指导。