Вычислите оценки фильтра для входа с помощью LMS адаптивный алгоритм фильтра
dspobslib
Блок LMS Adaptive Filter все еще поддержан, но, вероятно, будет obsoleted в будущем релизе. Мы строго рекомендуем заменить этот блок на блок LMS Filter.
Блок LMS Adaptive Filter реализует адаптивный КИХ-фильтр с помощью стохастического алгоритма градиента, известного как нормированный алгоритм наименьшее количество среднего квадратичного (LMS).
Переменные следующие.
| Переменная | Описание |
|---|---|
n | Текущая итерация алгоритма |
u (n) | Буферизированные входные выборки на шаге n |
Вектор касания фильтра оценивает на шаге n | |
y (n) | Отфильтрованный выход на шаге n |
e (n) | Ошибка оценки на шаге n |
dN | Желаемый ответ на шаге n |
µ | Размер шага адаптации |
Чтобы преодолеть потенциальную числовую нестабильность в обновлении веса касания, маленькая положительная константа (a = 1e-10) была добавлена в знаменателе.
Чтобы выключить нормализацию, снимите флажок Use normalization в диалоговом окне параметра. Блок затем вычисляет оценку касания фильтра как
Значок блока имеет метки порта, соответствующие вводам и выводам LMS-алгоритма. Обратите внимание на то, что входные параметры к портам In и Err должны быть основанными на выборке скалярами. Сигнал в порте Out является скаляром, в то время как сигнал в порте Taps является основанным на выборке вектором.
| Блокируйте порты | Соответствующие переменные |
|---|---|
| u, скалярный вход, который внутренне буферизуется в векторный u (n) |
| y (n), отфильтрованный скалярный выход |
| e (n), скалярная ошибка оценки |
| , вектор оценок касания фильтра |
Дополнительный Adapt входной порт добавляется, когда вы устанавливаете флажок Adapt input в диалоговом окне. Когда этот порт включен, блочно-непрерывно адаптирует коэффициенты фильтра в то время как Adapt вход является ненулевым. Вход с нулевым знаком к порту Adapt заставляет блок прекращать адаптироваться и содержать коэффициенты фильтра в их текущих значениях до следующего ненулевого Adapt входной параметр.
Параметр FIR filter length задает длину фильтра, который оценивает LMS-алгоритм. Параметр Step size соответствует µ в уравнениях. Как правило, для сходимости в среднем квадратичном, µ должен быть больше 0 и меньше чем 2. Initial value of filter taps задает начальное значение как вектор, или как скаляр, который будет повторен для всех векторных элементов. Leakage factor задает значение фактора утечки, 1 –μ α, в текучем LMS-алгоритме ниже. Этот параметр должен быть между 0 и 1.
Длина КИХ-фильтра.
Неродной размер, обычно в области значений (0, 2). Настраиваемый (Simulink).
Начальный КИХ фильтрует коэффициенты.
Фактор утечки, в области значений [0, 1]. Настраиваемый (Simulink).
Установите этот флажок, чтобы вычислить оценку касания фильтра с помощью нормированных уравнений.
Включает порт Adapt, когда выбрано.
Haykin, S. Адаптивная Теория Фильтра. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1996.
Плавающая точка двойной точности
Плавающая точка с одинарной точностью
| Кальман адаптивный (устаревший) фильтр | DSP System Toolbox |
| RLS адаптивный (устаревший) фильтр | DSP System Toolbox |
Смотрите Подавление помех в Simulink Используя Нормированный Адаптивный Фильтр LMS для сопутствующей информации.
