Вычислить отфильтрованный выходной сигнал, ошибку фильтра и вес фильтра для данного входного сигнала и требуемого сигнала с помощью алгоритма адаптивного фильтра RLS
Фильтрация/адаптивные фильтры
dspadpt3
Блок фильтра RLS рекурсивно вычисляет оценку наименьших квадратов (RLS) весов фильтра FIR. Блок оценивает веса фильтра или коэффициенты, необходимые для преобразования входного сигнала в требуемый сигнал. Подключите сигнал, который требуется отфильтровать, к входному порту. Входной сигнал может быть скалярным или столбчатым вектором. Подключите моделируемый сигнал к требуемому порту. Требуемый сигнал должен иметь тот же тип данных, сложность и размеры, что и входной сигнал. Выходной порт выводит отфильтрованный входной сигнал. Порт Error выводит результат вычитания выходного сигнала из требуемого сигнала.
Соответствующий фильтр RLS выражается в матричной форме как
1) + kH (n) e (n) P (n) =
где λ-1 обозначает обратную величину экспоненциального весового коэффициента. Переменные следующие:
| Переменная | Описание |
|---|---|
n | Текущий индекс времени |
u (n) | Вектор буферизированных входных выборок на этапе n |
P (n) | Обратная ковариационная матрица на шаге n |
k (n) | Вектор усиления на шаге 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 | Фактор забывания |
Реализация алгоритма в блоке оптимизируется путём использования симметрии обратной ковариационной матрицы P (n). Это уменьшает общее число вычислений в два раза.
Используйте параметр Длина фильтра (Filter length), чтобы указать длину вектора весов фильтра.
Параметр Коэффициент забывания (от 0 до 1) соответствует λ в уравнениях. Он указывает, как быстро фильтр «забывает» прошлую информацию образца. Установка λ =1 задает бесконечную память. Обычно λ < 1, где L - длина фильтра. Коэффициент забывания можно задать с помощью порта ввода «Лямбда» или ввести значение в параметре Коэффициент забывания (от 0 до 1) в диалоговом окне «Параметры блока: Фильтр RLS».
Введите начальные веса фильтра 0) в качестве вектора или скаляра для параметра Initial value of filter weights. При вводе скаляра блок использует скалярное значение для создания вектора весов фильтра. Этот вектор имеет длину, равную длине фильтра, и все его значения равны скалярному значению.
Начальное значение P (n) равно
где в параметре Оценка начальной входной дисперсии (Initial input disvision estimate) указывается,
При установке флажка Адаптировать порт (Adapt port) на блоке появляется Адаптируемый порт (Adapt port). Если вход в этот порт не равен нулю, блок непрерывно обновляет веса фильтра. Когда вход в этот порт равен нулю, веса фильтра остаются на их текущих значениях.
Если требуется сбросить значения весов фильтра до их начальных значений, используйте параметр Reset input. Блок сбрасывает весовые коэффициенты фильтра при обнаружении события сброса в порту сброса. Скорость сигнала сброса должна быть той же скоростью, что и на входе сигнала данных.
В списке Reset input выберите None для отключения порта сброса. Чтобы включить порт Reset, выберите одно из следующих значений в списке Reset input:
Rising edge - запускает операцию сброса, когда вход Reset выполняет одно из следующих действий:
Увеличивается от отрицательного значения до положительного значения или нуля
Поднимается от нуля до положительного значения, где подъем не является продолжением подъема от отрицательного значения до нуля; см. следующий рисунок
Falling edge - запускает операцию сброса, когда вход Reset выполняет одно из следующих действий:
Падает от положительного значения до отрицательного значения или нуля
Падает от нуля до отрицательного значения, где падение не является продолжением падения от положительного значения до нуля; см. следующий рисунок
Either edge - Запускает операцию сброса, если входным сигналом сброса является Rising edge или Falling edge, как описано выше
Non-zero sample - Запускает операцию сброса в каждый момент времени, когда входной сигнал сброса не равен нулю
Установите флажок Выходные веса фильтра, чтобы создать порт Wts в блоке. Для каждой итерации блок выводит текущие обновленные веса фильтра из этого порта.
rlsdemo пример иллюстрирует систему подавления шума, построенную вокруг блока фильтра RLS.
Введите длину вектора весов фильтра FIR.
Выбрать Dialog для ввода значения коэффициента забывания в диалоговом окне «Параметры блока: Фильтр RLS». Выбрать Input port для указания коэффициента забывания с помощью входного порта Lambda.
Введите экспоненциальный весовой коэффициент в диапазоне 0 ≤λ≤1. Значение 1 задает бесконечную память. Настраиваемый (Simulink).
Укажите начальные значения весов фильтра FIR.
Начальное значение 1/P (n).
Установите этот флажок, чтобы включить входной порт Adapt.
Установите этот флажок, чтобы включить входной порт сброса.
Установите этот флажок, чтобы экспортировать веса фильтра из порта Wts.
Хейс, М.Х. Статистическая цифровая обработка и моделирование сигналов. Нью-Йорк: John Wiley & Sons, 1996.
Плавающая точка с двойной точностью
Плавающая точка с одинарной точностью
| Адаптивный фильтр Калмана (устар) | Инструментарий системы DSP |
| Фильтр LMS | Инструментарий системы DSP |
| Фильтр блочного LMS | Инструментарий системы DSP |
| Фильтр быстрого блочного LMS | Инструментарий системы DSP |
Для получения дополнительной информации см. раздел Шумоподавление в Simulink с использованием нормализованного адаптивного фильтра LMS.