Примените адаптивные фильтры, чтобы сигнализировать, что разделение с помощью структуры вызвало адаптивный усилитель линии (ALE). В адаптивном улучшении линии измеренный сигнал x (n) содержит два сигнала, неизвестный сигнал интереса v (n), и почти периодическая шумовая ЭТА сигнала (n).

Используйте фильтр RLS, чтобы извлечь полезную информацию из сигнала с шумом. Информационный сигнал подшипника является синусоидой, которая повреждается аддитивным белым гауссовым шумом.

Используйте алгоритм Наименьшее количество среднего квадратичного (LMS), чтобы вычесть шум из входного сигнала. Адаптивный фильтр LMS использует ссылочный сигнал на Input порт и желаемый сигнал на Desired порт, чтобы автоматически совпадать с ответом фильтра. Когда это сходится к правильной модели фильтра, отфильтрованный шум вычтен, и сигнал ошибки должен содержать только исходный сигнал.

Используйте Фильтрованный-X LMS-алгоритм в Адаптивном шумовом управлении (ANC).

Путь к сходимости взят различными адаптивными алгоритмами фильтрации. График является последовательностью точек формы (w1, w2), где w1 и w2 являются весами адаптивного фильтра. Синие точки в фигуре указывают на линии контура ошибочной поверхности. Масштабируйте в график, чтобы видеть, что свойства пути к сходимости выбором увеличивают масштаб в меню Tools.

Вычтите шум из входного сигнала с помощью алгоритма Рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Адаптивный фильтр RLS использует ссылочный сигнал на Input port и желаемый сигнал на Требуемом порте, чтобы автоматически совпадать с ответом фильтра в блоке Noise Filter. Когда это сходится к правильному фильтру, отфильтрованный шум должен быть полностью вычтен из сигнала "Signal+Noise", и "Сигнал ошибки" должен содержать только исходный сигнал.

Отследите изменяющиеся во времени веса неустановившегося канала с помощью алгоритма Рекурсивных наименьших квадратов (RLS).

Адаптивно оцените задержку шумного входного сигнала с помощью адаптивного КИХ-алгоритма LMS. Пик в векторе касаний фильтра указывает на оценку с временной задержкой.