核自适应滤波器（Kernel Adaptive Filtering）是一种先进信号处理技术，它利用核方法在高维特征空间中执行非线性滤波。这本书“Kernel Adaptive Filtering: A Comprehensive Introduction”（核自适应滤波器：全面介绍）由Weifeng Liu、José C. Príncipe和Simon Haykin共同编写，主要面向从事信号处理领域的研究人员和学生。该书详细介绍了核自适应滤波器的理论基础与应用实例，是学习该领域知识的实用参考教程。 核自适应滤波技术源于自适应滤波器的研究领域，这是一种允许系统在无监督条件下通过输入数据的反复输入来调节其参数的方法。而通过引入核技巧，能够将原始输入空间非线性地映射到一个高维特征空间，在这个新空间中实现线性自适应滤波，进而处理原始空间中的非线性问题。核自适应滤波器通过核方法（如支持向量机中使用的核技巧）能够解决非线性建模、信号预测、系统识别和噪声抑制等问题。 本书首先对自适应和学习系统进行了介绍，它们在信号处理、通信和控制方面具有广泛的应用。书中还提到，核自适应滤波是这些系统中一种特殊的学习方法，它通过核函数隐式地处理数据，从而获得在高维特征空间中的线性最优解，适用于原始输入空间中的非线性建模问题。 Simon Haykin作为编辑，对于自适应滤波和神经网络领域有着深刻的研究和广泛的贡献。在本书中，Haykin与其他作者一同提出了核自适应滤波器的全面介绍，涵盖了从理论到实践的各个层面。 书中的章节可能包含了核自适应滤波器的数学基础，包括希尔伯特空间的概念、再生核希尔伯特空间（RKHS）的性质以及特征空间中的线性最优解。此外，书中还可能详细探讨了不同类型的核函数及其选择标准，例如高斯径向基函数（RBF）或多项式核函数，并讨论了它们在滤波器设计中的应用。 除了理论部分，本书还可能包括核自适应滤波器的实现和应用案例。这些案例可能会涉及实时信号处理问题，例如生物医学信号处理、语音和音频处理、通信系统中的信道均衡以及无线通信中的多用户检测等。 在核自适应滤波器中，学习算法是非常关键的组成部分。本书可能深入讨论了诸如递归最小二乘（RLS）算法和最小均方（LMS）算法的核版本，以及如何在高维特征空间中高效地实现这些算法。书中的核心内容之一可能是对核自适应滤波器性能的分析，包括收敛速度、稳定性和泛化能力的讨论。 此外，本书也可能会讨论核自适应滤波器在处理噪声、动态变化的环境和非线性系统中出现的挑战。由于这类系统通常涉及到大量的计算，因此书中可能还会探讨优化核自适应滤波器的计算策略和算法。 这本关于核自适应滤波器的书籍为读者提供了深入理解该技术的框架和方法，对于那些在信号处理领域寻求利用自适应滤波技术来解决复杂问题的研究人员和学生来说，是非常有价值的资源。读者需要具备一定的数学基础和信号处理知识，才能更好地理解和应用书中的内容。

Nowadays, nonlinearity is involved in all walks of life. It is a challenge for engineers to design controllers for all kinds of nonlinear systems. To handle this issue, various nonlinear control theories have been developed, such as theories of adaptive control, optimal control, and robust control. Among these theories, the theory of optimal control has drawn considerable attention over the past several decades. This is mainly because optimal control provides an effective way to design controllers with guaranteed robustness properties as well as capabilities of opti- mization and resource conservation that are important in manufacturing, vehicle emission control, aerospace systems, power systems, chemical engineering pro- cesses, and many other applications.

高阶无模型自适应迭代学习控制matlab代码_High Order Model Free Adaptive Iterative Learning Control matlab code.zip

本书名为《Robust Adaptive Beamforming》，由李健编辑，联合编辑者为Petre Stoica，由约翰·威利与儿子出版社（John Wiley & Sons, Inc.）出版于2006年。本书专门探讨了一种先进的信号处理技术——鲁棒自适应波束形成（Robust Adaptive Beamforming），即DBF（Directional Beamforming）。鲁棒自适应波束形成技术是一种用于无线通信中的空间信号处理方法，它能够在复杂多变的信号传播环境中，调整波束的方向性，以便接收到最优的信号，同时抑制噪声和干扰。 鲁棒自适应波束形成技术是无线通信、雷达、声纳、传感器阵列等领域的重要技术之一。它涉及到自适应信号处理、阵列信号处理、信号估计和检测、空间谱估计、信号与系统以及优化算法等众多理论和应用领域。自适应波束形成技术能够实时调整阵列天线的波束指向，对接收到的信号进行优化，从而提高接收信号的质量。 本书在描述中强调了“鲁棒”这一特性，意味着在讨论自适应波束形成时，特别重视算法对于系统参数不准确、环境变化、干扰的存在等不确定性的鲁棒性。即在存在各种不确定因素干扰的情况下，仍然能够保持良好的性能。这是因为在实际应用中，由于环境因素、设备误差等导致阵列参数可能发生变动，系统性能可能受到影响。因此，设计鲁棒的自适应波束形成算法是非常重要的。 书中提及了对本书的版权保护，说明了出版物的复制、存储、检索、传输等操作需遵守美国版权法的相应条款。如果需要对本书进行复制或使用，必须获得出版社的书面许可或通过版权清除中心支付相应的版权费。版权法的这些规定保护了作者的知识产权，同时也提醒读者在使用本书内容时需要遵守相应的法律规定。 此外，出版社声明了责任限制和免责声明。指出出版社和作者尽管在准备这本书时已经做出了最大的努力，但是对本书内容的准确性和完整性不作任何保证，且特别排除了隐含的商业性和特定用途适用性的保证。出版社和作者不会对因使用本书内容而导致的任何损失或其他商业损害承担责任。这为读者在参考本书内容时提供了法律层面的风险提示。 书中还提到了出版社提供的其他产品和服务信息，包括了提供技术支撑的客户关怀部门的联系方式，以及对于电子书格式的出版信息。这表明了出版商在数字化时代，不仅提供传统的纸质出版物，也通过电子书等多种格式满足不同读者的需求。 由于本书的部分内容是通过OCR扫描技术得到的，存在一些识别错误或遗漏，但这并不影响本书核心价值的传递，即对鲁棒自适应波束形成技术的深入讲解和研究。对于这一技术感兴趣的读者，通过本书可以了解该领域最新的研究成果、理论基础、算法设计和应用实例。

### Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm for Cognitive Radio #### 摘要与背景 本文提出了一种自适应双阈值能量检测算法（Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm, ADTED），该算法针对传统频谱感知算法易受噪声影响的问题进行了改进。在认知无线电系统中，次级用户（Secondary User, SU）可以通过感知频谱空洞来利用未被初级用户（Primary User, PU）使用的频段。因此，频谱感知技术是认知无线电技术的核心，对于提高网络吞吐量和灵活性至关重要。 #### 算法原理 ADTED算法基于传统的能量检测方法，但通过引入自适应双阈值机制提高了性能。该机制允许算法根据观测结果与预设阈值之间的比较，在单轮感知和双轮感知之间自动切换。具体来说： - **单轮感知**：如果观测结果低于较低的阈值，则认为频段未被占用。 - **双轮感知**：如果观测结果位于两个阈值之间，则进行第二次更长时间的感知以提高检测准确性。 - **频谱占用确认**：只有当观测结果高于较高的阈值时，才认为频段被占用。 #### 数学模型与分析 为了评估算法性能，文中推导了检测概率、虚警概率以及感知时间的数学表达式。这些表达式对于理解算法在不同信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）下的行为至关重要。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：表示正确检测到初级用户存在的概率。 - **虚警概率**（Probability of False Alarm, Pf）：表示错误地将不存在初级用户的频段识别为存在初级用户的情况。 - **感知时间**：完成一次完整感知过程所需的时间。 #### 模拟与实验验证 通过蒙特卡罗模拟方法，对ADTED算法进行了性能验证，并绘制了SNR与检测概率、SNR与感知时间之间的关系图。此外，还在基于GNU Radio和通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral, USRP）的真实认知无线电系统上进行了实验验证。实验结果表明，与现有频谱感知方法相比，ADTED算法能够在合理的时间内实现更高的检测概率。 #### 结论 本文提出的ADTED算法通过引入自适应双阈值机制显著提高了认知无线电系统中的频谱感知性能。该算法能够有效应对噪声干扰问题，并在保持合理感知时间的同时，提高了检测准确率。这对于提升认知无线电系统的整体性能具有重要意义。 #### 关键词解析 - **能量检测**（Energy Detection, ED）：一种基本的频谱感知方法，通过测量接收信号的能量来判断频段是否被占用。 - **软件无线电**（Software Radio）：一种可以由软件定义其功能的无线电通信系统。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：衡量算法正确检测到初级用户存在的能力。 - **感知时间**（Sensing Time）：完成一次频谱感知操作所需的时间长度。 ### 总结 本文详细介绍了一种适用于认知无线电的自适应双阈值能量检测算法。该算法通过对传统能量检测方法的改进，有效地解决了噪声敏感性问题，并在理论分析、模拟仿真及实际测试等多个层面上验证了其优越性。对于进一步提高认知无线电系统的频谱利用率和性能具有重要的理论意义和应用价值。

Adaptive control: stability, convergence and robustness

Cellular automata Model: an Adaptive Approach to Determining the Flow of Tollbooths，刘权兴，，Toll plaza is designed for collecting tolls in heavily travelled highways; it is however unpopular since the motorist is hardly happy when has to wait in a long line for paying

基于扰动的刚体飞行器自适应反推滑模控制，路坤锋，夏元清，这篇文章研究了刚体飞行器的姿态跟踪控制问题。利用滑模控制技术和反推技术,设计了一个新的自适应控制器,其不仅能完成精确的飞行�

Adaptive Filter Theory Haykin Solution Manual 習題解答

贝内斯底关于回声消除的作品，值得大家下载下来详细研究