本书的核心内容是自适应线性组合器、LMS算法、自适应模拟和系统辨识、自适应控制系统、自适应波束形成器分析。
　　本书旨在成为符合自适应信号处理领域宽范围学科内容的基础教科书。本书要求读者具备工程和数学方面的基础知识，并具有编写和运行计算机程序的能力。

本书要点
　　●从特定工程系统的特性或特征引入自适应的概念
　　●描述一种可用于分析所有自适应系统的几何“性能表面”
　　●包含性能表面梯度估值的统计分析，以及各种搜索方法的比较
　　●介绍了LMS算法与线性组合器以及其他自适应算法和结构，如序贯回归算法与自适应格型滤波结构等
　　●涵盖了自适应信号处理的主要应用
　　●介绍了自适应模拟与自适应逆模拟，及其在通信和控制领域的应用
　　●包含了自适应干扰对消
　　●介绍了自适应阵和波束形成

无

本书是作者在自适应信号处理领域近30年的教学与科研活动的结晶，可作为自适应信号处理的教科书。可以确信，到本书出版时，它仍是这个主题少有的一本基础性教程，或者至少在本书目录中所概括的主题上，是唯一的一本教科书。
　　本书是作者在斯坦福大学、新墨西哥大学、桑地亚（Sandia）国家实验室给本科生高年级或研究生一、二学期讲解自适应信号处理的相关课程的授课讲稿基础上整理而成。除了第1章外，每章末均有习题，这是采用本书作为教材很重要的一点。这些习题能让读者更透彻地理解基本概念，或者提出一些与正文中基本想法不同的应用。
　　读者从本书目录中可以看到，本书总共分为四篇。前三篇分别为导论、平稳信号的自适应理论和自适应算法与结构，这部分占了全书近一半的篇幅，内容属于基本理论，是任何有关自适应信号处理入门课程均应具备的基础知识。第四篇，即应用篇，由自适应信号处理在各种工程技术中的应用概括而成，共6章。对这部分内容，教师可以把重点放在一些特别令人感兴趣的主题上。然而，如果要在一学期内讲完本书，也可把每一章的第一节作为讲授的重点。
　　学习本课程的学生至少应具有工程与数学类高等专科以上的学历，并具有编写代码和运行程序的能力，后者对完成本书的某些习题来讲是重要的。有关线性系统分析的课程，特别是用z变换分析离散系统的课程，是非常有用的(即使不是必不可少的)基础。同时，如果学习过工程应用统计与概率或类似的课程，也会对学习本书提供有用的基础。
　　在第一篇中，第1章依据工程上特定系统的特征或性质，引入了自适应的概念。第2章介绍了自适应线性组合器，它是一种最简单，也是使用最广泛的自适应结构。在这章中，还描述了几何空间的“性能表面”的概念，它对分析任何自适应系统都是有用的。
　　第二篇为“平稳信号自适应理论”，包括了性能表面及其性质的分析，这种分析始于第3章。第4章中，自适应过程被视为对性能表面最小点的搜索过程。第5章包含了性能表面梯度估值的统计分析及几种搜索方法的比较等内容。
　　在第三篇“自适应算法与结构”中，第6章引出并讨论了最小均方误差算法。第7章介绍了学习后面各章所需要的信号处理的基本概念，它包括了联系时域与频域的z变换关系。本篇的最后一章，即第8章介绍了LMS算法以外的其他算法；以及线性组合器以外的其他自适应结构，例如自适应格型（lattice）结构。在编写本书时，自适应格型（lattice）结构是一个发展得十分迅速的技术，因而这里的介绍并不像我们所希望的那样全面。
　　本书第四篇涵盖了自适应信号处理的主要应用领域。当学完了第1~8章的基础内容之后，可以有选择地从第四篇中学习一些课题。第9、10两章介绍了对未知系统的正向或逆向的自适应模拟，以及在多径通信、地球物理勘探、数字滤波器设计及电话信道均衡等方面的应用。自适应控制系统在第11章介绍。第12章讨论了自适应干扰对消，并给出了几个应用举例。第13章与第14章包括了自适应阵及波束形成器等内容。
　　撰写这本书时，我们收到许多来自同行专家们的批评、评论与建议，真是受益匪浅。我们十分珍惜这些评论与意见，还通过这项工作增进了彼此的友谊，对此我们深表谢意。在这里要向以下学者致谢，他们是Robert DFraser、Dennis RMorgan、Dae HYoun、Eugene Walach、Richard Gooch、Ruth ADavid、Sharon KFletcher、Claude SLindquist、Daksheesh Parikh、Delores MEtter、Edward SAngel、Lloyd JGriffiths、Nasir Ahmed、John RTreichler、CRichard　Johnson、Jr，Michael GLarimore、Glenn RElliott、John MMcCool、John　MCioffi和TCHsia。没有这些亲密朋友们的帮助与奉献，这本书不可能像现在这个样子。
　　我们也要感谢上面提到的学习自适应信号处理课程的学生们。事实上，他们校订、修改了这本书，这是我们力所不及的。在此对他们的耐心、兴趣和热忱深表感谢。
　　最后还要感谢桑地亚国家实验室的Dedra Shepperd女士和斯坦福大学的Mieko Parker女士，她们坚持不懈地以极大的耐心为我们反复打印了这本书的书稿。

　　Bernard Widrow
　　Samuel D.earns

译者序
前言
常用符号第一篇导论第1章自适应系统2
11 定义与特征2
12应用领域3
13一般性质3
14开环与闭环自适应4
15闭环自适应的应用5
16自适应系统举例7
17其他章节内容概述8第2章自适应线性组合器9
21引论9
22输入信号与权向量9
23期待响应与误差11
24性能函数12
25梯度与最小均方误差13
26性能表面的例子14
27梯度的另一种表示法15
28误差与输入分量的去相关16
习题17
参考文献与补充读物19第二篇平稳信号自适应理论第3章二次型性能表面的性质22
31输入相关矩阵的正则形式22
32输入相关矩阵的特征值与特征向量23
33具有两个权的例子24
34特征向量与特征值的几何意义25
35第二个例子27
习题29
参考文献与补充读物31第4章性能表面的搜索32
41性能表面的搜索方法32
42梯度搜索法的基本思想32
43一个简单的梯度搜索算法与它的解33
44稳定性与收敛率34
45学习曲线35
46牛顿法梯度搜索36
47多维空间中的牛顿法38
48最速下降法梯度搜索39
49学习曲线的比较42
习题44
参考文献与补充读物45第5章梯度估值及其对自适应过程的
影响46
51用微商法估计梯度分量46
52性能损失47
53多权系统的微商测量与性能损失48
54梯度估值的方差49
55对权向量解的影响52
56超量均方误差与时间常数56
57失调61
58牛顿法与最陡下降法性能的比较62
59总失调及其他一些实际考虑63
习题64
参考文献与补充读物66第三篇自适应算法与结构第6章LMS算法68
61LMS算法的导出68
62权向量的收敛69
63收敛性的例子71
64学习曲线73
65权向量解的噪声75
66失调76
67性能77
习题79
参考文献与补充读物80第7章自适应信号处理中的z变换81
71z变换81
72右序列与左序列82
73传输函数83
74频率响应84
75冲激响应与稳定性86
76逆z变换87
77相关函数与功率谱89
78性能函数91
79性能表面举例93
习题95
参考文献与补充读物98第8章其他自适应算法与结构99
81一种理想算法：LMS/Newton算法99
82LMS/Newton算法的特性101
83序贯回归算法103
84自适应递归滤波器108
85随机搜索算法113
86格型结构115
87自适应格型预测器122
88采用正交信号的自适应滤波128
习题131
参考文献与补充读物134
第四篇自适应信号处理的应用第9章自适应模拟与系统辨识138
91概述138
92多径通信信道的自适应模拟142
93在地球物理勘探中的自适应模拟147
94FIR滤波器综合的自适应模拟149
习题158
参考文献与补充读物161第10章自适应逆模拟、均衡与解
卷积163
101逆模拟的一般描述163
102某些理论例子167
103电话信道的自适应均衡172
104IIR滤波器综合的零极点配置176
习题186
参考文献与补充读物189第11章自适应控制系统191
111自适应模型控制192
112自适应逆控制198
113自适应逆控制的例子202
114被控系统噪声及过滤后xLMS
算法204
115使用过滤后xLMS算法进行逆
控制208
116参考模型控制209
习题211
参考文献与补充读物214第12章自适应干扰对消215
121自适应干扰对消的早期工作215
122自适应噪声对消的原理216
123平稳噪声对消解218
124参考输入中信号分量的影响221
125用做凹口滤波器的自适应干扰对
消器225
126用做高通滤波器的自适应干扰对
消器230
127有限长度和因果性的影响230
128多参考噪声对消232
129心电图中60Hz干扰的对消233
1210心脏移植心电图中移植心脏
干扰的对消235
1211胎儿心电图中母体心电图的
对消237
1212语音信号中的噪声对消239
1213长途电话线路中的回声对消240
1214天线旁瓣干扰的对消244
1215用自适应预测器对消周期干扰246
1216自适应自调谐滤波器247
1217自适应谱线增强器249
1218结论253
习题254
参考文献与补充读物256第13章自适应阵与自适应波束形成
导论260
131旁瓣对消260
132采用引导信号的波束形成270133空间配置274
134自适应算法276
135窄带实验278
136宽带实验281
习题285
参考文献与补充读物287第14章自适应波束形成器的
分析289
141接收阵的性能特征289
142格里菲思LMS波束形成器291
143弗罗斯特自适应形成器293
144具有零点与极点的自适应波束
形成器297
145信号的对消与畸变302
146跳频扩频技术311
147超分辨波束形成器314
习题320
参考文献与补充读物322
附录A可移植的随机数发生器324
索引331

本书是一本有关自适应信号处理的专业性教科书，也是自适应信号处理方面的一部经典著作。作者B. Widrow是自适应信号处理的鼻祖。自适应信号处理是一门涉及面宽、应用面广、属于现代信号处理的新兴学科，也是一门学习起来有一定难度的课程，一般要求读者具有数字信号处理和随机信号分析与处理的专业基础知识。与国内外其他同类书籍相比，本书的起点低，只要读者具有信号与系统方面的基础，就可通过学习，逐步掌握自适应信号处理的基本原理、结构和算法。对于希望用自适应信号处理解决实际问题的研发人员和工程技术人员，本书特别设计了一条捷径，即在学习时可以跳过书中理论性较强的部分章节（见第二篇），直接进入第三篇和第四篇，找到感兴趣的学习内容，这有利于加快用自适应信号处理的方法解决工程实际问题的进度。全书内容由浅入深、条理清楚、层次分明，篇章安排较为科学；每章末附有大量的习题，以便于初学者加深对内容的理解和消化；部分习题给出答案，便于自学者检查。对于大家学习、掌握或应用自适应信号处理技术来说，它是一本难得的好书。
　 本书主要内容包括自适应信号处理的原理、算法和结构以及在各种领域的应用。全书在理论方面侧重讨论线性组合器这种基本的自适应结构形式，以及LMS（最小均方）算法这种重要且基本的自适应算法；在应用方面，重点讨论自适应信号处理在系统辨识、解卷积、信道均衡、自动控制、干扰对消及空间阵列处理等方面的应用。本书既有理论分析，又有物理概念阐述，以及对复杂而抽象的概念和算法做出的直观形象的几何解释。每章有大量启发性的习题和部分答案，以及大量的参考文献，很适合作为通信、雷达、声纳以及信号处理相关专业高等院校高年级学生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的自学用书。本书最后一部分为应用篇，包含大量带引导性的应用举例，对研发人员和工程技术人员解决实际的工程技术问题很有参考价值。
　 本书的第11、12章由龙宪惠翻译，其余各章由王永德翻译并负责全书的校订。在翻译过程中，对原文中明显的错误与不妥之处做了订正。
　　在本书的翻译过程中，承蒙成都电子科技大学肖先赐教授指教，为本书的翻译工作提出有价值的建议，使译者获益良多，同时感谢肖教授在百忙中对全书译稿进行了审阅，译者在此深表感谢。
　 由于译者水平有限，书中难免有不当之处，敬请读者不吝赐教。

　 译者
　 2007年10月