LMS Adaptive Filter (Obsolete)

Вычислите оценки фильтра для входа с помощью алгоритма адаптивного фильтра LMS

Библиотека

dspobslib

Описание

Примечание

Блок LMS Adaptive Filter все еще поддерживается, но, вероятно, устареет в будущем релизе. Настоятельно рекомендуем заменить этот блок на LMS Filter блок.

Блок LMS Adaptive Filter реализует адаптивный конечная импульсная характеристика, используя стохастический алгоритм градиента, известный как нормализованный алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS).

$\begin{matrix} y (n) = {\hat{w}}^{H} (n - 1) u (n) \\ e (n) = d (n) - y (n) \\ \hat{w} (n) = \hat{w} (n - 1) + \frac{u (n)}{a + u^{H} (n) u (n)} μ e^{*} (n) \end{matrix}$

Переменные следующие.

Переменная	Описание
n	Текущая итерация алгоритма
u (<reservedrangesplaceholder0>)	Буферизованные входные выборки на шаге n
$\hat{w} (n)$	Вектор оценок отвода фильтра на шаге n
y (<reservedrangesplaceholder0>)	Отфильтрованный выход на шаге n
e (<reservedrangesplaceholder0>)	Ошибка расчета на шаге n
d (<reservedrangesplaceholder0>)	Желаемый ответ на шаге n
µ	Размер шага адаптации

Чтобы преодолеть потенциальную числовую нестабильность в обновлении веса крана, в знаменателе была добавлена небольшая положительная константа (a = 1e-10).

Чтобы выключить нормализацию, снимите флажок Use normalization в диалоговом окне параметра. Затем блок вычисляет оценку отвода фильтра как

$\hat{w} (n) = \hat{w} (n - 1) + u (n) μ e^{*} (n)$

Значок блока имеет метки портов, соответствующие входам и выходам LMS-алгоритма. Обратите внимание, что входы к портам In и Err должны быть основанными на дискретизации скалярами. Сигнал в Out порте является скаляром, в то время как сигнал в Taps порте является вектором на основе дискретизации.

Блочные порты	Соответствующие переменные
`In`	u скалярный вход, который внутренне буферизуется в векторный u (n)
`Out`	y (n), отфильтрованный скалярный выход
`Err`	e (n), скалярная ошибка расчета
`Taps`	$\hat{w} (n)$ , вектор оценок отвода фильтра

Необязательный Adapt входной порт добавляется, когда вы устанавливаете флажок Adapt input в диалоговом окне. Когда этот порт включен, блок постоянно адаптирует коэффициенты фильтра, в то время как Adapt вход ненулевый. Нулевой вход порта Adapt заставляет блок прекратить адаптацию и удерживать коэффициенты фильтра в своих текущих значениях до следующего ненулевого Adapt вход.

Параметр FIR filter length задает длину фильтра, который оценивает алгоритм LMS. Параметру Step size соответствует w в уравнениях. Как правило, для сходимости в среднем квадратичном значении, w должно быть больше 0 и меньше 2. Начальное значение задается Initial value of filter taps $\hat{w} (0)$ как вектор или как скаляр, который будет повторяться для всех векторных элементов. В Leakage factor задается значение коэффициента утечки 1 -в α в утечке LMS-алгоритма ниже. Этот параметр должен быть между 0 и 1.

$\hat{w} (n + 1) = (1 - μ α) \hat{w} (n) + \frac{u (n)}{u^{H} (n) u (n)} μ e^{*} (n)$

Примеры

Смотрите lmsadtde демо.

Параметры

FIR filter length: Длина конечной импульсной характеристики.
Step-size: Размер шага, обычно в области значений (0, 2). Настраиваемый (Simulink).
Initial value of filter taps: Начальная конечная импульсная характеристика фильтра коэффициентов.
Leakage factor: Коэффициент утечки в области значений [0, 1]. Настраиваемый (Simulink).
Use normalization: Установите этот флажок, чтобы вычислить оценку отвода фильтра с помощью нормализованных уравнений.
Adapt input: Включает порт Adapt при выборе.

Ссылки

Haykin, S. Adaptive Filter Theory. 3-й эд. Englewood Cliffs, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1996.

Поддерживаемые типы данных

Плавающая точка двойной точности
Плавающая точка с одной точностью

См. также

Адаптивный фильтр Калмана (устаревший)	DSP System Toolbox
Адаптивный фильтр RLS (устаревший)	DSP System Toolbox

Смотрите Шумоподавление в Simulink с использованием нормализованного адаптивного фильтра LMS для получения соответствующей информации.

Введенный в R2008b

Документация