normlms

(Чтобы быть удаленным), Построение нормировало наименьшее количество среднего квадратичного (LMS) адаптивный объект алгоритма

свернуть все на странице

normlms будет удален в будущем релизе. Рассмотрите использование comm.LinearEqualizer или comm.DecisionFeedback вместо этого.

Синтаксис

alg = normlms(stepsize) alg = normlms(stepsize,bias)

Описание

normlms функция создает адаптивный объект алгоритма, который можно использовать с lineareq функция или dfe функция, чтобы создать объект эквалайзера. Можно затем использовать объект эквалайзера с equalize функция, чтобы компенсировать сигнал. Чтобы узнать больше о процессе для компенсации сигнала, смотрите Эквализацию.

alg = normlms(stepsize) создает адаптивный алгоритм, основанный на объектах на нормированном алгоритме наименьшее количество среднего квадратичного (LMS) с размером шага stepsize и параметр смещения нуля.

alg = normlms(stepsize,bias) устанавливает параметр смещения нормированного LMS-алгоритма. bias должен быть между 0 и 1. Алгоритм использует параметр смещения, чтобы преодолеть трудности, когда входной сигнал алгоритма мал.

Свойства

Приведенная ниже таблица описывает свойства нормированного адаптивного объекта алгоритма LMS. Чтобы изучить, как просмотреть или изменить значения адаптивного объекта алгоритма, смотрите Эквализацию.

Свойство	Описание
`AlgType`	Фиксированное значение, `'Normalized LMS'`
`StepSize`	Параметр размера шага LMS, неотрицательное вещественное число
`LeakageFactor`	Фактор утечки LMS, вещественное число между 0 и 1. Значение 1 соответствует обычному алгоритму обновления веса, в то время как значение 0 соответствует алгоритму обновления без памяти.
`Bias`	Нормированные LMS смещают параметр, неотрицательное вещественное число

Примеры

свернуть все

Конфигурирование линейных эквалайзеров

Этот пример конфигурирует рекомендуемый comm.LinearEqualizer Система object™ и устаревший lineareq покажите с сопоставимыми настройками.

Инициализируйте переменные и поддерживающие объекты

d = randi([0 3],1000,1);
x = pskmod(d,4,pi/4);
r = awgn(x,25);
sps = 2; %samples per symbol for oversampled cases
nTaps = 6;
txFilter = comm.RaisedCosineTransmitFilter('FilterSpanInSymbols',nTaps, ...
    'OutputSamplesPerSymbol',4);
rxFilter = comm.RaisedCosineReceiveFilter('FilterSpanInSymbols',nTaps, ...
    'InputSamplesPerSymbol',4,'DecimationFactor',2);
x2 = txFilter(x);
r2 = rxFilter(awgn(x2,25,0.5));
filterDelay = txFilter.FilterSpanInSymbols/2 + ...
    rxFilter.FilterSpanInSymbols/2; % Total filter delay in symbols

Чтобы сравнить компенсируемый выход, постройте созвездия с помощью кода, такие как:

% plot(yNew,'*')
% hold on
% plot(yOld,'o')
% hold off; legend('New Eq','Old Eq'); grid on

Используйте LMS-алгоритм с линейным эквалайзером

Сконфигурируйте lineareq и comm.LinearEqualizer объекты с сопоставимыми настройками. LeakageFactor свойство было удалено из LMS-алгоритма. comm.LinearEqualizer Система object™ принимает, что фактор утечки всегда равняется 1.

eqOld = lineareq(5,lms(0.05),pskmod(0:3,4,pi/4))

eqOld =
  EqType: 'Linear Equalizer'
  AlgType: 'LMS'
  nWeights: 5
  nSampPerSym: 1
  RefTap: 1
  SigConst: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  StepSize: 0.0500
  LeakageFactor: 1
  Weights: [0 0 0 0 0]
  WeightInputs: [0 0 0 0 0]
  ResetBeforeFiltering: 1
  NumSamplesProcessed: 0

eqNew = comm.LinearEqualizer('NumTaps',5,'Algorithm','LMS','StepSize',0.05, ...
    'Constellation',pskmod(0:3,4,pi/4),'ReferenceTap',1)

eqNew = comm.LinearEqualizer with properties:
  Algorithm: 'LMS'
  NumTaps: 5
  StepSize: 0.0500
  Constellation: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  ReferenceTap: 1
  InputDelay: 0
  InputSamplesPerSymbol: 1
  TrainingFlagInputPort: false
  AdaptAfterTraining: true
  InitialWeightsSource: 'Auto'
  WeightUpdatePeriod: 1

Вызовите эквалайзеры.

yOld = equalize(eqOld,r);
yNew = eqNew(r);

Используйте линейные эквалайзеры, рассматривая задержки сигнала

Сконфигурируйте lineareq и comm.LinearEqualizer объекты с сопоставимыми настройками. Передача и получает результат фильтров в задержке сигнала между транзитом и получает сигналы. Объясните эту задержку путем установки RefTap свойство lineareq к значению близко к значению задержки в выборках. Кроме того, nWeights должен быть установлен в значение, больше, чем RefTap.

eqOld = lineareq(filterDelay*sps+4,lms(0.01),pskmod(0:3,4,pi/4),sps);
eqOld.RefTap = filterDelay*sps+1 % Adjust to synchronize with delayed signal

eqOld =
  EqType: 'Linear Equalizer'
  AlgType: 'LMS'
  nWeights: 16
  nSampPerSym: 2
  RefTap: 13
  SigConst: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  StepSize: 0.0100
  LeakageFactor: 1
  Weights: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
  WeightInputs: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
  ResetBeforeFiltering: 1
  NumSamplesProcessed: 0

eqNew = comm.LinearEqualizer('NumTaps',16,'Algorithm','LMS','StepSize',0.01, ...
    'Constellation',pskmod(0:3,4,pi/4),'InputSamplesPerSymbol',sps, ...
    'ReferenceTap',filterDelay*sps+1,'InputDelay',0)

eqNew = comm.LinearEqualizer with properties:
  Algorithm: 'LMS'
  NumTaps: 16
  StepSize: 0.0100
  Constellation: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  ReferenceTap: 13
  InputDelay: 0
  InputSamplesPerSymbol: 2
  TrainingFlagInputPort: false
  AdaptAfterTraining: true
  InitialWeightsSource: 'Auto'
  WeightUpdatePeriod: 1

Вызовите эквалайзеры. Когда ResetBeforeFiltering установлен в true, каждый вызов equalize возразите сбрасывает эквалайзер. Чтобы получить эквивалентное поведение вызывают reset после каждого вызова comm.LinearEqualizer объект.

yOld1 = equalize(eqOld,r,x(1:100));
yOld2 = equalize(eqOld,r,x(1:100));

yNew1 = eqNew(r,x(1:100));
reset(eqNew)
yNew2 = eqNew(r,x(1:100));

В comm.LinearEqualizer объект, InputDelay используется, чтобы синхронизироваться с задержанным сигналом. NumTaps и ReferenceTap независимы от значения задержки. Мы можем сократить количество касаний путем использования InputDelay синхронизироваться вместо ссылочного касания. Сокращение количества касаний также уменьшает эквалайзер сам шум.

eqNew = comm.LinearEqualizer('NumTaps',11,'Algorithm','LMS','StepSize',0.01, ...
    'Constellation',pskmod(0:3,4,pi/4),'InputSamplesPerSymbol',sps, ...
    'ReferenceTap',6,'InputDelay',filterDelay*sps)

eqNew = comm.LinearEqualizer with properties:
  Algorithm: 'LMS'
  NumTaps: 11
  StepSize: 0.0100
  Constellation: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  ReferenceTap: 6
  InputDelay: 12
  InputSamplesPerSymbol: 2
  TrainingFlagInputPort: false
  AdaptAfterTraining: true
  InitialWeightsSource: 'Auto'
  WeightUpdatePeriod: 1

yNew1 = eqNew(r2,x(1:100));
reset(eqNew)
yNew2 = eqNew(r2,x(1:100));

Алгоритмы

Что касается схематики, представленной в Эквализации, задайте w как вектор всех весов w _i и задайте u как вектор всех входных параметров u _i. На основе текущего набора весов, w, этот адаптивный алгоритм создает новый набор весов, данных

$(LeakageFactor) w + \frac{(Неродной размер) u^{*} e}{u^{H} u + Смещение}$

где оператор * обозначает сопряженное комплексное число, и H обозначает, что Эрмитовы транспонируют.

Вопросы совместимости

развернуть все

`normlms` будет удален

Предупреждает запуск в R2020a

normlms будет удален в будущем релизе. Рассмотрите использование comm.LinearEqualizer или comm.DecisionFeedback вместо этого с адаптивным набором алгоритма к LMS.
comm.LinearEqualizer или comm.DecisionFeedback Системные объекты не имеют свойства фактора утечки. Это эквивалентно установке LeakageFactor к 1 в функции normlms.
Для примеров, сравнивающих настройку comm.LinearEqualizer к lineareq, смотрите Конфигурирующие Линейные Эквалайзеры.

Ссылки

[1] Farhang-Boroujeny, B., адаптивные фильтры: теория и Applications, Chichester, England, John Wiley & Sons, 1998.

Документация

normlms

Синтаксис

Описание

Свойства

Примеры

Конфигурирование линейных эквалайзеров

Алгоритмы

Вопросы совместимости

`normlms` будет удален

Ссылки

Смотрите также

Объекты

Темы

Представлено до R2006a

Документация Communications Toolbox

Поддержка