Алгоритмы адаптивной фильтраци


При самостоятельном желании понять тему " Алгоритмы адаптивной фильтраци " вам поможет наш ресурс. Для вас наши специалисты подготовили материал, изучив который вы будете разбираться в ней уровне профессионала. А если у вас останутся вопросы, то задать их вы сможете прямо на сайте написав в чат онлайн-консультанта.

оформить заявку

Слишком сложно? Тогда запросите консультацию специалиста!

Наша компания занимается тем, что помогает студентам выполнять различные учебные работы на заказ. Вы можете ознакомиться с перечнем выполняемых работ, а так же с их стоимостью на странице с ценами.

ознакомиться с условиями

Краткое пояснение: Алгоритмы адаптивной фильтраци

При поиске оптимальных алгоритмов обработки сигнала неизбежно при­ходится опираться на некоторые ста­тистические модели сигналов и шу­мов. Чаще всего при формировании этих моделей используются концепции линейности, стационарности и нормаль­ности (гауссовости). Однако перечис­ленные принципы далеко не всегда выполняются на практике, а от адекватности выбранной модели в значитель­ной мере зависит качество приема сигнала. Возможным решением пробле­мы является использование адаптив­ных фильтров, которые позволяют сис­теме подстраиваться под статистические параметры входного сигнала, не требуя при этом задания каких-либо моделей.

Появившись в конце 1950-х годов, адаптивные фильтры прошли большой путь, превратившись из экзотической технологии, применявшейся преимуще­ственно в военных целях, в «ширпот­реб», без которого сейчас была бы не­мыслима работа модемов, сотовых те­лефонов и многого другого. Существует большое количество адаптивных алгоритмов, различающихся вычисли­тельной сложностью, особенностями поведения, используемыми исходными данными и структурами самих адапти­рующихся систем. Здесь рассмотрим несколько основных алгорит­мов, более подробные сведения можно найти в [1–4].

Общая структура адаптивного фильтра показана на рисунке 1. Входной дискретный сигнал x(k) обрабатыва­ется дискретным фильтром, в резуль­тате чего получается выходной сиг­нал y(k). Этот выходной сигнал сравнивается с образцовым сигналом d(k),разность между ними образует сигнал ошибки e{k). Задача адаптив­ного фильтра – минимизировать ошиб­ку воспроизведения образцового сиг­нала. С этой целью блок адаптации пос­ле обработки каждого отсчета анали­зирует сигнал ошибки и дополнитель­ные данные, поступающие из фильтра, используя результаты этого анализа для подстройки параметров (коэффи­циентов) фильтра.

Возможен и иной вариант адаптации, при котором образцовый сигнал не использует­ся. Такой режим работы называется слепой адаптацией (blind adaptation) или обучени­ем без учителя (unsupervised learning). В этом случае требуется некоторая информация о структуре полезного входно­го сигнала (например, знание типа и парамет­ров используемой модуляции) и при этом очевидно, что слепая адаптация является более сложной вычислительной задачей, чем адаптация с использованием образцового сигнала.

Может показаться, что алгоритмы с ис­пользованием образцового сигнала лишены практического смысла, поскольку выходной сигнал должен быть заранее известен. Однако есть целый ряд практических задач, при решении которых образцовый сигнал оказывается доступен, а у нас при комплексировании таковым мы будем считать сигнал GPS и его экстраполяцию, в случае отсутствия GPS-сигнала. В ряде случаев полезным сигналом является не выходной сигнал фильтра, а сигнал ошибки, то есть разность между образ­цовым сигналом и выходным сигналом адаптивного фильтра.




В качестве фильтра в структуре, показан­ной на рисунке 5.1, используются либо нерекурсивный (нерекурсивный – неизменяемый от такта к такту) либо рекурсивный цифровые фильтры. Алгоритм адаптации вносит в систему обратную связь, вследствие чего адаптивная система в целом может стать неустойчивой. Еще один класс адаптивных систем – нейронные сети (neural networks), которые в определенной степени моделируют работу нервной системы живых организмов.

 

Рис. 5.1. Общая структура адаптивного фильтра

 

Здесь рассмотрим несколько адаптивных алгоритмов с использованием образцового сигнала, часто применяемых на практике в различных системах обработки информации. Для упрощения математических выкладок предположим, что сигналы и фильтры являют­ся вещественными. Однако результирующие формулы легко обобщаются на случай комп­лексных сигналов и фильтров.

 


Конечно, для полного рассмотрения вопроса 'Алгоритмы адаптивной фильтраци', приведенной информации не достаточно, однако чтобы понять основы, её должно хватить. Если вы изучаете эту тему, с целью выполнения задания заданного преподавателем, вы можете обратится за консультацией в нашу компанию. В нашей команде работает большой состав специалистов, которые разбираются в изучаемом вами вопросе на экспертном уровне.

Хм, так же просматривали

Заказ

ФОРМА ЗАКАЗА

Бесплатная консультация

Наша компания занимается написанием студенческих работ. Мы выполняем: дипломные, курсовые, контрольные, задачи, рефераты, диссертации, отчеты по практике, решаем тесты и задачи, и многие другие виды заданий. Чтобы узнать стоимость, а так же условия выполнения работы заполните заявку на этой странице. Как только менеджер увидит ваше сообщение, он сразу же свяжется с вами.

Этапность

СОПРОВОЖДЕНИЕ КЛИЕНТА

Получить работу можно всего за 4 шага

01
Оставляете запрос

Оформляете заказ работы, заполняя форму на сайте.

02
Узнаете стоимость

Менеджер оценивает сложность. Узнаете точную цену.

03
Работа пишется

Оплачиваете и автор приступает к выполнению задания.

04
Забираете заказ

Получаете работу в электронном виде на вашу почту.

Услуги

НАШ СЕРВИС

Что мы еще делаем?

icon
Дипломные работы

от 9800 рублей

ПОДРОБНЕЕ
icon
Диссертации

от 14800 рублей

ПОДРОБНЕЕ
icon
Домашние работы

от 180 рублей

ПОДРОБНЕЕ
icon
НИР (научно-исследовательские работы)

от 3300 рублей

ПОДРОБНЕЕ
icon
Научные статьи

от 2300 рублей

ПОДРОБНЕЕ
icon
Работы для духовной семинарии

от 980 рублей

ПОДРОБНЕЕ