Адаптивный алгоритм наименьших средних квадратов (LMS) для вычисления выходных данных, ошибок и весовых коэффициентов. Для входных данных с плавающей запятой двойной точности равняется выходу функции eps(Float64). Для данных одинарной точности равняется выходу функции eps(Float32).
Параметры
- Блок LMS Filter может реализовать адаптивный FIR-фильтр, используя пять различных алгоритмов.
- Эта ошибка является результатом вычитания выходного сигнала из желаемого сигнала.
- Ошибка между выходным и желаемым сигналами, возвращаемая в виде скаляра или вектора-столбца.
- Выберите параметр Output filter weights для экспорта весовых коэффициентов фильтра из выходного порта Wts.
- Желаемый сигнал должен иметь тот же тип данных, сложность и размеры, что и сигнал на порте Input.
Блок LMS Filter может реализовать адаптивный FIR-фильтр, используя пять различных алгоритмов. Блок оценивает весовые коэффициенты фильтра, необходимые для минимизации ошибки, , между выходным сигналом и желаемым сигналом, . На выходе получается отфильтрованный входной сигнал, который является оценкой желаемого сигнала. Порт Error выводит результат вычитания выходного сигнала из желаемого сигнала.
LMS Filter
Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Specify step size via установлено значение Input port. Сигнал сброса должен иметь ту же скорость, что и входной сигнал данных. Если вы хотите сбросить значения весов фильтра к их начальным значениям, используйте параметр Reset port. Этот параметр появляется только в том случае, если для параметра Specify step size via установлено значение Dialog. Блок сбрасывает значения весовых коэффициентов каждый раз, когда на порте Reset обнаруживается событие сброса. Если для параметра Algorithm установлено значение Sign—Error LMS, Sign—Data LMS или Sign—Sign LMS, то данные на порте Input должны быть вещественными.
Параметры публикации
Введите начальное значение весовых коэффициентов фильтра w(0) в виде вектора или скаляра. Сигнал для сброса значений весовых коэффициентов фильтра к их начальным значениям, заданным в виде скаляра. Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Output filter weights установлено значение On. Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Adapt port установлено значение on. Если значение на порте Adapt больше нуля, блок постоянно обновляет весовые коэффициенты фильтра.
- Сигнал для сброса значений весовых коэффициентов фильтра к их начальным значениям, заданным в виде скаляра.
- Сигнал сброса должен иметь ту же скорость, что и входной сигнал данных.
- Длина этого вектора равна длине фильтра, а все его значения равны скалярному значению.
- Если значение на порте Adapt больше нуля, блок постоянно обновляет весовые коэффициенты фильтра.
- Введите начальное значение весовых коэффициентов фильтра w(0) в виде вектора или скаляра.
- Адаптивный алгоритм наименьших средних квадратов (LMS) для вычисления выходных данных, ошибок и весовых коэффициентов.
- Блок сбрасывает значения весовых коэффициентов каждый раз, когда на порте Reset обнаруживается событие сброса.
Тип входных данных должен совпадать с типом данных на входе Input. Желаемый сигнал должен иметь тот же тип данных, сложность и Forex Club размеры, что и сигнал на порте Input.
Параметры
Длина этого вектора равна длине фильтра, а все его значения равны скалярному значению. Весовые коэффициенты фильтра, возвращаемые в виде скаляра или вектор-столбцов. Для каждой итерации блок выводит текущие обновленные весовые коэффициенты фильтра из этого порта. Ошибка между выходным и желаемым сигналами, возвращаемая в виде скаляра или вектора-столбца. Эта ошибка является результатом вычитания выходного сигнала из желаемого сигнала. Оценка желаемого сигнала, возвращаемая в виде скаляра или вектор-столбца.
Выберите параметр Output filter weights для экспорта весовых коэффициентов фильтра из выходного порта Wts. Для каждой итерации блок выводит when mu is falling tu is текущие обновленные весовых коэффициентов из этого порта. Если вы вводите скаляр, блок использует скалярное значение для создания вектора весовых коэффициентов фильтра.