(Чтобы быть удаленным), Построение подписало наименьшее количество среднего квадратичного (LMS) адаптивный объект алгоритма
signlms будет удален в будущем релизе. Рассмотрите использование comm.LinearEqualizer
или comm.DecisionFeedback
вместо этого.
alg = signlms(stepsize)
alg = signlms(stepsize,algtype
)
signlms
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 = signlms(stepsize)
создает адаптивный алгоритм, основанный на объектах на алгоритме наименьшее количество среднего квадратичного (LMS) со знаком с размером шага stepsize
.
alg = signlms(stepsize,
создает адаптивный объект алгоритма типа algtype
)algtype
от семейства LMS-алгоритмов со знаком. Таблица ниже приводит возможные значения algtype
.
Значение algtype | Тип LMS-алгоритма со знаком |
---|---|
'Sign LMS' | Подпишите LMS (значение по умолчанию) |
'Signed Regressor LMS' | Регрессор со знаком LMS |
'Sign Sign LMS' | Знак знака LMS |
Приведенная ниже таблица описывает свойства адаптивного объекта алгоритма LMS со знаком. Чтобы изучить, как просмотреть или изменить значения адаптивного объекта алгоритма, смотрите Эквализацию.
Свойство | Описание |
---|---|
AlgType | Тип LMS-алгоритма со знаком, соответствуя algtype входной параметр. Вы не можете изменить значение этого свойства после создания объекта. |
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. |
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 + (StepSize) u*sgn(Re(e))
, для знака LMS
(LeakageFactor) w + (StepSize) sgn(Re(u)) Re(e)
, для регрессора со знаком LMS
(LeakageFactor) w + (StepSize) sgn(Re(u)) sgn(Re(e))
, для знака знака LMS
где *
оператор обозначает сопряженное комплексное число и sgn
обозначает сигнум-функцию (sign
в MATLAB® техническое вычислительное программное обеспечение).
[1] Farhang-Boroujeny, B., адаптивные фильтры: теория и Applications, Chichester, England, John Wiley & Sons, 1998.
[2] Kurzweil, J., введение в цифровую связь, Нью-Йорк, John Wiley & Sons, 2000.