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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:7

题名/责任者:
核自适应滤波/(美) Weifeng Liu, José C. Príncipe, (加) Simon Haykin著 田亚娟 ... [等] 译
出版发行项:
北京:国防工业出版社,2014
ISBN及定价:
978-7-118-09597-5/CNY68.00
载体形态项:
213页:图;21cm
统一题名:
Kernel adaptive filtering
个人责任者:
刘伟峰
个人责任者:
普林西佩 (Príncipe, José C.)
个人责任者:
赫金 (Haykin, Simon)
个人次要责任者:
田亚娟
学科主题:
自适应滤波
中图法分类号:
TN713
题名责任附注:
题名页题其他译者: 张峰, 肖忠祥, 程国建
版本附注:
本书据2010年英文版译出
出版发行附注:
本书简体版由John Wiley & Sons,Ins授权国防工业出版社出版
责任者附注:
汉译姓取自CIP: 刘伟峰, 普林西佩, 赫金
书目附注:
有书目 (第198-211页)
提要文摘附注:
本书在开篇首先介绍了机器学习、线性自适应滤波和传统非线性方法的基本概念。接着介绍核自适应滤波的数学基础-再生核希尔伯特空间理论。此处着重强调了核自适应滤波器是一个通用的函数逼近器、在自适应过程中无局部极小值而仅需要合理的计算资源。其次,本书研究了核自适应滤波系列中最简单的核最小均方算法。其三,介绍了核仿射投影算法,具体包括四个类似的算法。其四,介绍了核递归最小二乘算法和高斯过程回归理论。其五,在核递归最小二乘算法基础上讨论扩展核递归最小二乘算法。最后,本书介绍了核自适应滤波器的主要瓶颈,引入了一个称为”惊奇度”的主观信息测度,并给出了一个统一稀疏方法来有效地裁剪核自适应滤波器的生长,以三个有趣的计算机仿真实验来加以说明。
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