Адаптивная фильтрация
Добавлено: 11 ноя 2020, 22:40
Добрый день. Читаю книжку по адаптивным фильтрам.
Для оптимального фильтра (Винера) можно аналитически получить величину шага для градиентного спуска .
Это не страшно, т.к для для самого алгоритма матрица корреляции тоже нужна, заодно можно найти и собственные числа (хотя на практике, наверное, считать это долго).
При переходе к адаптивной фильтрации (первый рассматриваемый алгоритм LMS) отказываются от усреднениям (можно не знать статистических характеристик процесса, здорово же!). Теперь в алгоритме используются просто мгновенные значения сигналов. Но при этом требования для устойчивости в книге указывается прежние. Но откуда же их взять если мы отказались от знания корреляционной матрицы, как правильно реализовать алгоритм?
Для оптимального фильтра (Винера) можно аналитически получить величину шага для градиентного спуска .
Это не страшно, т.к для для самого алгоритма матрица корреляции тоже нужна, заодно можно найти и собственные числа (хотя на практике, наверное, считать это долго).
При переходе к адаптивной фильтрации (первый рассматриваемый алгоритм LMS) отказываются от усреднениям (можно не знать статистических характеристик процесса, здорово же!). Теперь в алгоритме используются просто мгновенные значения сигналов. Но при этом требования для устойчивости в книге указывается прежние. Но откуда же их взять если мы отказались от знания корреляционной матрицы, как правильно реализовать алгоритм?