LMS Adaptive Filter (Obsolete)

Вычислите оценки фильтра для входа с помощью LMS адаптивный алгоритм фильтра

Библиотека

dspobslib

Описание

Примечание

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).

y(n)=w^H(n1)u(n)e(n)=d(n)y(n)w^(n)=w^(n1)+u(n)a+uH(n)u(n)μe*(n)

Переменные следующие.

ПеременнаяОписание

n

Текущая итерация алгоритма

u (n)

Буферизированные входные выборки на шаге n

w^(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

w^(n)=w^(n1)+u(n)μe*(n)

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 портыСоответствующие переменные

In

u, скалярный вход, который внутренне буферизуется в векторный u (n)

Out

y (n), отфильтрованный скалярный выход

Err

e (n), скалярная ошибка оценки

Taps

w^(n), 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 w^(0) 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.

w^(n+1)=(1μα)w^(n)+u(n)uH(n)u(n)μe*(n)

Примеры

Смотрите lmsadeq и lmsadtde демонстрации.

Параметры

FIR filter length

Длина КИХ-фильтра.

Step-size

Неродной размер, обычно в области значений (0, 2). Настраиваемый (Simulink).

Initial value of filter taps

Начальный КИХ фильтрует коэффициенты.

Leakage factor

Фактор утечки, в области значений [0, 1]. Настраиваемый (Simulink).

Use normalization

Установите этот флажок, чтобы вычислить оценку касания фильтра с помощью нормированных уравнений.

Adapt input

Включает порт Adapt, когда выбрано.

Ссылки

Haykin, S. Адаптивная Теория Фильтра. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1996.

Поддерживаемые типы данных

  • Плавающая точка двойной точности

  • Плавающая точка с одинарной точностью

Представленный в R2008b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте