Вычислите выход, ошибку и коэффициенты с помощью Алгоритма аффинной проекции (AP)
dsp.AffineProjectionFilter
Система object™ фильтрует каждый канал входа с помощью реализаций фильтра AP.
Отфильтровать каждый канал входа:
Создайте dsp.AffineProjectionFilter
объект и набор его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.
Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты?.
возвращается адаптивный КИХ фильтруют Системный объект, apf
= dsp.AffineProjectionFilterapf
. Этот Системный объект вычисляет отфильтрованный выход и ошибку фильтра для данного входа и желал сигнала с помощью алгоритма аффинной проекции (AP).
возвращает аффинный объект фильтра проекции с apf
= dsp.AffineProjectionFilter(len
)Length
набор свойств к len
.
возвращает аффинный объект фильтра проекции с каждым заданным набором свойств к заданному значению. Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки. Незаданные свойства имеют значения по умолчанию.apf
= dsp.AffineProjectionFilter(Name,Value
)
[
фильтрует вход y
,err
] = apf(x
,d
)x
, использование d
как желаемый сигнал, и возвращает отфильтрованный выходной параметр в y
и ошибка фильтра в err
. Системный объект оценивает, что веса фильтра должны были минимизировать ошибку между выходным сигналом и желаемым сигналом. Можно получить доступ к этим коэффициентам путем доступа к Coefficients
свойство объекта. Это может быть сделано только после вызова объекта. Например, чтобы получить доступ к оптимизированным коэффициентам apf
отфильтруйте, вызовите apf.Coefficients
после того, как вы передаете вход и желаемый сигнал к объекту.
Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj
, используйте этот синтаксис:
release(obj)
Аффинный алгоритм проекции (APA) является адаптивной схемой, которая оценивает неизвестную систему на основе нескольких входных векторов [1]. Это спроектировано, чтобы улучшать производительность других адаптивных алгоритмов, в основном те, которые являются базирующимся LMS. Старые данные повторных использований алгоритма аффинной проекции, приводящие к быстрой сходимости, когда входной сигнал высоко коррелируется, ведя семейству алгоритмов, которые могут сделать компромиссы между сложностью расчета с быстротой сходимости [2].
Следующие уравнения описывают концептуальный алгоритм, используемый в разработке фильтров AP:
где C является или εI, если начальная ковариация смещения является скаляром ε, или R, если начальной ковариацией смещения является матричный R. Переменные следующие:
Переменная | Описание |
---|---|
n | Индекс текущего времени |
u (n) | Входная выборка на шаге n |
U AP (n) | Матрица последнего L +1 вектор входного сигнала |
w (n) | Адаптивный содействующий вектор фильтра |
y (n) | Адаптивный фильтр выводится |
dN | Желаемый сигнал |
e (n) | Ошибка на шаге n |
L | Порядок проекции |
N | Порядок фильтра (т.е. длина фильтра = N +1) |
μ | Размер шага |
[1] К. Озеки, T. Умеда, “Адаптивный Алгоритм фильтрации Используя Ортогональную проекцию на Аффинное Подпространство и его Свойства”, Электрон. Commun. Jpn. 67-A (5), май 1984, стр 19–27.
[2] Паулу С. Р. Диниц, адаптивная фильтрация: алгоритмы и практическая реализация, второй выпуск. Бостон: Kluwer академические издатели, 2002.