核自适应滤波
作者: (美)刘伟峰 ,(美)普林西佩,(加)赫金 著,田亚娟 等译
出版社:国防工业出版社 2014-9-1
简介: 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。