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RANDBLOCK - 随机化矩阵的块 R = RANDBLOCK（M，S）将M划分为S指定大小的非重叠块，并对这些块进行混洗，从而将矩阵M随机化。 M 可以是 ND 矩阵。 S 中的元素数应与 M 的维数相匹配，或者 S 可以是指定 S-by-S-by-S-by ... 块大小的标量。 S 应包含正整数。 任何维度中 M 的大小应该是该维度中指定块大小的整数倍（例如，如果 size(M,1) 等于 6，则 S(dim) 可以是 1、2、3 或 6 ）。 [R,I,J] = RANDBLOCK(...) 还返回索引 I 和 J，因此 R 等于 A(I) 并且 R(J) 等于 A。 M 可以是数值或元胞数组。 例子： % 对 15 元素向量的 3 个元素的块进行混洗米 = 1:15 ; 随机块(M,3) % 打乱二维矩阵M = 重塑(1:24,4,[]); randblock(A,[3

Adaptive filters play a very important role in most of today’s signal processing and control applications as most real-world signals require processing under conditions that are difficult to specify a priori. They have been successfully applied in such diverse fields as communications, control, radar, and biomedical engineering, among others. The field of classical adaptive filtering is now well established and a number of key references—a widely used one being the book Adaptive Filter Theory by Simon Haykin—provide a comprehensive treatment of the theory and applications of adaptive filtering. A number of recent developments in the field, however, have demonstrated how significant performance gains could be achieved beyond those obtained using the standard adaptive filtering approaches. To this end, those recent developments have propelled us to think in terms of a new generation of adaptive signal processing algorithms. As data now come in a multitude of forms originating from different applications and environments, we now have to account for the characteristics of real life data: † Non-Gaussianity; † Noncircularity; † Nonstationarity; and † Nonlinearity. Such data would typically exhibit a rich underlying structure and demand the development of new tools, hence, the writing of this new book.

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