Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация

Книга посвящена последовательному изложению ряда разделов адаптивной фильтрации в условиях параметрической неопределенности о помехо-сигнальной обстановке. Материал книги группируется вокруг вопросов рекуррентного оценивания, при этом обсуждаются как хорошо известные схемы оценивания (метод стохастической аппроксимации, метод максимума правдоподобия), так и относительно новые схемы (минимаксное оценивание, метод рекуррентных целевых неравенств). Значительное внимание уделено методам синтеза оптимальных фильтров (фильтр Винера-Колмогорова). Принятый в книге подход применим к многочисленным задачам оптимального обнаружения, обучения распознаванию образов. Книга предназначена для инженеров и научных работников в области теоретической и прикладной кибернетики.