Вычислить оценки фильтра для ввода с использованием алгоритма адаптивного фильтра LMS
dspobslib
Примечание
Блок адаптивного фильтра LMS по-прежнему поддерживается, но, вероятно, будет устаревшим в будущем выпуске. Настоятельно рекомендуется заменить этот блок блоком фильтра LMS.
Блок адаптивного фильтра LMS реализует адаптивный фильтр FIR, используя алгоритм стохастического градиента, известный как алгоритм нормализованного наименьшего квадрата (LMS).
− 1) + u (n) a + uH (n) u (n) мке * (n)
Переменные следующие.
| Переменная | Описание |
|---|---|
n | Текущая итерация алгоритма |
u (n) | Буферизованные входные выборки на шаге n |
n) | Вектор оценок фильтра-отвода на этапе n |
y (n) | Отфильтрованные выходные данные на шаге n |
e (n) | Ошибка оценки на шаге n |
d (n) | Требуемый отклик на этапе n |
µ | Размер шага адаптации |
Чтобы преодолеть потенциальную численную нестабильность в обновлении веса отводов, в знаменателе была добавлена небольшая положительная константа (a = 1e-10).
Чтобы отключить нормализацию, снимите флажок «Использовать нормализацию» в диалоговом окне параметров. Затем блок вычисляет оценку «фильтр-отвод» как
u (n) мкэ * (n)
Значок блока имеет метки портов, соответствующие входам и выходам алгоритма LMS. Следует отметить, что входы в порты In и Err должны быть скалярами на основе выборки. Сигнал в порту Out является скалярным, в то время как сигнал в порту Taps является вектором на основе выборки.
| Блокировать порты | Соответствующие переменные |
|---|---|
| u, скалярный вход, который внутри буферизуется в вектор u (n) |
| y (n), отфильтрованный скалярный выход |
| e (n), ошибка скалярной оценки |
| n), вектор оценок фильтра-отвода |
Дополнительное Adapt порт ввода добавляется при установке флажка Adapt input в диалоговом окне. Когда этот порт включен, блок непрерывно адаптирует коэффициенты фильтра, пока Adapt вход ненулевой. Ввод нулевого значения в порт Adapt приводит к остановке адаптации блока и удерживанию коэффициентов фильтра на их текущих значениях до следующего ненулевого значения. Adapt вход.
Параметр длины фильтра FIR определяет длину фильтра, которую оценивает алгоритм LMS. Параметр Размер шага (Step size) в уравнениях соответствует Как правило, для сходимости в среднем квадрате δ должно быть больше 0 и меньше 2. Начальное значение отводов фильтра определяет начальное значение 0) как вектор или как скаляр, который должен повторяться для всех элементов вектора. В приведенном ниже алгоритме LMS коэффициент утечки определяет значение коэффициента утечки 1 -λ α. Этот параметр должен быть в диапазоне от 0 до 1.
uH (n) u (n) мке * (n)
См. раздел lmsadtde демо.
Длина фильтра FIR.
Размер шага обычно находится в диапазоне (0, 2). Настраиваемый (Simulink).
Исходные коэффициенты КИХ-фильтра.
Коэффициент утечки в диапазоне [0, 1]. Настраиваемый (Simulink).
Установите этот флажок, чтобы вычислить оценку фильтра с помощью нормализованных уравнений.
Включает порт Adapt при выборе.
Хайкин, С. Теория адаптивных фильтров. 3-й ред. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис Холл, 1996.
Плавающая точка с двойной точностью
Плавающая точка с одинарной точностью
| Адаптивный фильтр Калмана (устар) | Инструментарий системы DSP |
| Адаптивный фильтр RLS (устаревший) | Инструментарий системы DSP |
Для получения дополнительной информации см. раздел Шумоподавление в Simulink с использованием нормализованного адаптивного фильтра LMS.