Вычислите выход, ошибку и коэффициенты, используя алгоритм аффинной проекции (AP)
The dsp.AffineProjectionFilter
Система object™ фильтрует каждый канал входа с помощью реализаций фильтра AP.
Для фильтрации каждого канала входного входа:
Создайте dsp.AffineProjectionFilter
Объекту и установите его свойства.
Вызывайте объект с аргументами, как будто это функция.
Дополнительные сведения о работе системных объектов см. в разделе «Что такое системные объекты?».
возвращает адаптивный фильтр конечной импульсной характеристики Системного объекта, apf
= dsp.AffineProjectionFilterapf
. Этот системный объект вычисляет отфильтрованный выход и ошибку фильтра для заданного входного и желательного сигнала, используя алгоритм аффинной проекции (AP).
возвращает объект фильтра проекции аффина с apf
= dsp.AffineProjectionFilter(len
)Length
значение свойства установлено в len
.
возвращает объект фильтра проекции аффина с каждым заданным набором свойств заданное значение. Заключайте каждое имя свойства в одинарные кавычки. Неопределенные свойства имеют значения по умолчанию.apf
= dsp.AffineProjectionFilter(Name,Value
)
[
фильтрует входные y
,err
] = apf(x
,d
)x
, использование d
в качестве необходимого сигнала и возвращает отфильтрованный выход в y
и ошибка фильтра в err
. Системный объект оценивает веса фильтра, необходимые для минимизации ошибки между выходом сигналом и желаемым сигналом. Вы можете получить доступ к этим коэффициентам, обращаясь к Coefficients
свойство объекта. Это может быть сделано только после вызова объекта. Для примера получить доступ к оптимизированным коэффициентам apf
фильтр, вызов apf.Coefficients
после того, как вы передаете вход и желаемый сигнал объекту.
Чтобы использовать функцию объекта, задайте системный объект в качестве первого входного параметра. Например, чтобы освободить системные ресурсы системного объекта с именем obj
, используйте следующий синтаксис:
release(obj)
Алгоритм аффинной проекции (APA) является адаптивной схемой, которая оценивает неизвестную систему на основе нескольких входных векторов [1]. Он предназначен для улучшения эффективности других адаптивных алгоритмов, в основном тех, которые основаны на LMS. Алгоритм аффинной проекции повторно использует старые данные, приводящие к быстрому сходимости, когда входной сигнал сильно коррелирует, приводя к семейству алгоритмов, которые могут сделать компромиссы между сложностью расчетов со скоростью сходимости [2].
Следующие уравнения описывают концептуальный алгоритм, используемый при разработке фильтров AP:
где C является или, I, если начальная ковариация смещения является скалярной, или R, является ли начальная ковариация смещения матричным R. Переменные следующие :
Переменная | Описание |
---|---|
n | Текущий индекс времени |
u (n) | Входная выборка на шаге n |
U ap (n) | Матрица последних L + 1 векторов входного сигнала |
w (n) | Вектор коэффициентов адаптивного фильтра |
y (n) | Выход адаптивного фильтра |
d (n) | Нужный сигнал |
e (n) | Ошибка на шаге n |
L | Порядок проекции |
N | Порядок фильтра (т.е. длина фильтра = N + 1) |
μ | Размер шага |
[1] K. Ozeki, T. Umeda, «Адаптивный алгоритм фильтрации с использованием ортогональной проекции к аффинному подпространству и его свойствам», Electron. Коммун. Jpn. 67-A (5), май 1984, стр. 19-27.
[2] Пауло С. Р. Диниз, адаптивная фильтрация: алгоритмы и практическая реализация, второе издание. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2002.