A Rapid Introduction to Adaptive Filtering - Leonardo Rey Vega, Hernan Rey

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A Rapid Introduction to Adaptive Filtering (eBook)

Leonardo Rey Vega, Hernan Rey (Autoren)

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2012 | 2013
XII, 122 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-30299-2 (ISBN)

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In this book, the authors provide insights into the basics of adaptive filtering, which are particularly useful for students taking their first steps into this field. They start by studying the problem of minimum mean-square-error filtering, i.e., Wiener filtering. Then, they analyze iterative methods for solving the optimization problem, e.g., the Method of Steepest Descent. By proposing stochastic approximations, several basic adaptive algorithms are derived, including Least Mean Squares (LMS), Normalized Least Mean Squares (NLMS) and Sign-error algorithms. The authors provide a general framework to study the stability and steady-state performance of these algorithms. The affine Projection Algorithm (APA) which provides faster convergence at the expense of computational complexity (although fast implementations can be used) is also presented. In addition, the Least Squares (LS) method and its recursive version (RLS), including fast implementations are discussed. The book closes with the discussion of several topics of interest in the adaptive filtering field.

Wiener Filtering and examples.- Steepest descent procedure.- Stochastic gradient adaptive filtering: LMS (Least Mean Squares), NLMS (Normalized Mean Squares).- Sign-error algorithm, APA (Affine Projection Algorithms).- Convergence results.- Applications.- LS (Least Squares) and RLS (Recursive Least Squares).- Computational complexity and fast implementations.- Applications.

Erscheint lt. Verlag	7.8.2012
Reihe/Serie	SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
Zusatzinfo	XII, 122 p. 23 illus.
Verlagsort	Berlin
Sprache	englisch
Themenwelt	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte	APA Affine Projection Algorithms • Computational Complexity • LMS Least Mean Squares • LS Least Squares and RLS Recursive Least Squares • NLMS Normalized Mean Squares • Sign-error Algorithm • steepest Descent Procedures • Stochastic Gradient Adaptive Filtering • Wiener Filtering
ISBN-10	3-642-30299-8 / 3642302998
ISBN-13	978-3-642-30299-2 / 9783642302992

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Größe: 3,1 MB

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