Вычислить оценки фильтра для ввода с использованием алгоритма адаптивного фильтра RLS
dspobslib
Примечание
Блок адаптивного фильтра RLS по-прежнему поддерживается, но, вероятно, будет устаревшим в будущем выпуске. Настоятельно рекомендуется заменить этот блок блоком фильтра RLS.
Блок адаптивного фильтра RLS рекурсивно вычисляет оценку рекурсивных наименьших квадратов (RLS) коэффициентов фильтра FIR.
Соответствующий фильтр RLS выражается в матричной форме как
(n − 1) + k (n) e * (n) P (
где λ-1 обозначает обратную величину экспоненциального весового коэффициента. Переменные следующие:
| Переменная | Описание |
|---|---|
n | Текущая итерация алгоритма |
u (n) | Буферизованные входные выборки на шаге n |
P (n) | Матрица обратной корреляции на шаге n |
k (n) | Вектор усиления 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 |
λ | Экспоненциальный весовой коэффициент памяти |
Значок блока имеет метки портов, соответствующие входам и выходам алгоритма RLS. Обратите внимание, что входные данные для In и Err порты должны быть скалярами на основе образцов. Сигнал на Out порт является скалярным, в то время как сигнал в Taps порт является вектором на основе выборки.
| Блокировать порты | Соответствующие переменные |
|---|---|
In | u, скалярный вход, который внутри буферизуется в вектор u (n) |
Out | y (n), отфильтрованный скалярный выход |
Err | e (n), ошибка скалярной оценки |
Taps | 0), вектор оценок фильтра-отвода |
Дополнительное Adapt порт ввода добавляется при установке флажка Адаптировать ввод (Adapt input) в диалоговом окне. Когда этот порт включен, блок непрерывно адаптирует коэффициенты фильтра, пока Adapt вход ненулевой. Вход с нулевым значением для Adapt порт приводит к остановке адаптации блока и удержанию коэффициентов фильтра на их текущих значениях до следующего ненулевого значения Adapt вход.
Реализация алгоритма в блоке оптимизируется за счет использования симметрии матрицы обратной корреляции P (n). Это уменьшает общее число вычислений в два раза.
Параметр длины фильтра FIR указывает длину фильтра, которую оценивает алгоритм RLS. Весовой коэффициент памяти соответствует λ в уравнениях и определяет, как быстро фильтр «забывает» прошлую информацию выборки. Установка λ =1 задает бесконечную память; обычно, 0.95≤λ≤1.
Начальное значение отводов фильтра определяет начальное значение 0) как вектор или как скаляр, который должен повторяться для всех элементов вектора. Начальное значение P (n) равно
где в параметре Initial input disvision estimate (Начальная оценка входной дисперсии) задается значение λ ^ 2.
rlsdemo пример иллюстрирует систему подавления шума, построенную вокруг блока адаптивного фильтра RLS.
Длина фильтра FIR.
Экспоненциальный весовой коэффициент в диапазоне [0,1]. Значение 1 задает бесконечную память. Настраиваемый (Simulink).
Исходные коэффициенты КИХ-фильтра.
Начальное значение 1/P (n).
Включает Adapt порт.
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 LMS (устаревший) | Инструментарий системы DSP |
Для получения дополнительной информации см. раздел Шумоподавление в Simulink с использованием нормализованного адаптивного фильтра LMS.