The objective of an adaptive filter

The objective of an adaptive filter is to change (adapt) the coefficients of the linear filter, and hence its frequency response, to generate a signal similar to the noise present in the signal to be filtered. The adaptive process involves minimization of a cost function, which is used to determine the filter coefficients. By and large, the adaptive filter adjusts its coefficients to minimize the squared error between its output and a primary signal. In stationary conditions, the filter should converge to the Wiener solution. Conversely, in non-stationary circumstances, the coefficients will change with time, according to the signal variation, thus converging to an optimum filter [4].
In an adaptive filter, there are basically two processes:
-A filtering process, in which an output signal is the response of a digital filter. Usually, FIR filters are used in this process because they are simple and stable.
-An adaptive process, in which the transfer function H(z) is adjusted according to an optimizing algorithm. The adaptation is directed by the error signal between the primary signal and the filter output. The most used optimizing criterion is the least mean square (LMS) algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของตัวกรองที่เหมาะสมคือการ เปลี่ยนแปลง (ปรับ) สัมประสิทธิ์ของตัวกรองเชิงเส้น และดังนั้นจึงตอบสนองของความถี่ การสร้างสัญญาณเหมือนกับสัญญาณรบกวนในสัญญาณให้ทำกรอง กระบวนการปรับให้เหมาะสมเกี่ยวข้องกับการลดภาระของฟังก์ชันต้นทุน ซึ่งใช้เพื่อกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรอง โดยและ large ตัวปรับปรับของสัมประสิทธิ์เพื่อลดข้อผิดพลาดกำลังสองระหว่างผลลัพธ์และสัญญาณหลัก สภาพเครื่องเขียน ตัวกรองควรจึงทำให้โซลูชัน Wiener ในทางกลับกัน ในเครื่องเขียนไม่ใช่สถานการณ์ สัมประสิทธิ์จะเปลี่ยนเวลา ตามเปลี่ยนแปลงสัญญาณ จึง บรรจบกับตัวกรองที่เหมาะสม [4] ในตัวกรองที่เหมาะสม มีโดยทั่วไปขั้นตอนที่สอง: -A กรองกระบวนการ การที่สัญญาณออกคือ การตอบสนองของตัวกรองดิจิตอล โดยปกติ เฟอร์ใช้ในกระบวนการนี้เนื่องจากพวกเขาจะง่าย และมั่นคง -ปรับกระบวนการ การโอนย้ายทำงาน H(z) มีการปรับปรุงตามอัลกอริทึมมีประสิทธิภาพ ปรับตัวที่จะกำกับ โดยสัญญาณผิดพลาดระหว่างสัญญาณหลักและแสดงผลของตัวกรอง เกณฑ์ประสิทธิภาพที่ใช้มากที่สุดคือ อัลกอริทึมค่าเฉลี่ยกำลังสอง (LMS) น้อยที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการกรองแบบปรับตัวคือการเปลี่ยน (ปรับตัว) ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองเชิงเส้นและด้วยเหตุนี้การตอบสนองความถี่ในการที่จะสร้างสัญญาณคล้ายกับเสียงที่มีอยู่ในสัญญาณที่จะกรอง ปรับกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการลดปริมาณของฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายที่ใช้ในการกำหนดค่าสัมประสิทธิ์กรอง โดยและขนาดใหญ่, กรองแบบปรับตัวปรับค่าสัมประสิทธิ์ของตนเพื่อลดข้อผิดพลาดกำลังสองระหว่างการส่งออกและสัญญาณหลัก ในสภาวะที่นิ่งกรองควรจะมาบรรจบกันเพื่อแก้ปัญหา Wiener ตรงกันข้ามในสถานการณ์ที่ไม่หยุดนิ่งค่าสัมประสิทธิ์จะเปลี่ยนไปตามกาลเวลาตามรูปแบบสัญญาณจึงมาบรรจบกันที่จะกรองเหมาะสม [4].
ในการปรับตัวกรองมีพื้นสองกระบวนการ:
กระบวนการกรอง -A ซึ่งใน สัญญาณคือการตอบสนองของตัวกรองดิจิตอล โดยปกติแล้วการกรองที่ใช้ในกระบวนการนี้เพราะพวกเขามีความเรียบง่ายและมั่นคง.
อันกระบวนการปรับตัวซึ่งฟังก์ชั่นการถ่ายโอน H (Z) จะถูกปรับตามขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ การปรับตัวเป็นผู้กำกับโดยสัญญาณความผิดพลาดระหว่างสัญญาณหลักและกรองเอาท์พุท เกณฑ์การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้มากที่สุดเป็นอย่างน้อยหมายถึงตาราง (LMS) อัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ของตัวกรองแบบปรับตัวเพื่อเปลี่ยนแปลง ( ดัดแปลง ) ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองเชิงเส้น ดังนั้นการตอบสนองความถี่ เพื่อสร้างสัญญาณคล้ายกับเสียงปัจจุบันในสัญญาณที่จะกรอง กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการปรับตัวของฟังก์ชันต้นทุนที่ใช้ในการตรวจสอบตัวกรองค่าสัมประสิทธิ์ โดยและขนาดใหญ่ตัวกรองแบบปรับตัวปรับสัมประสิทธิ์การลดความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและข้อผิดพลาดของสัญญาณหลัก ในเงื่อนไข เครื่องเขียน ไส้กรองควรบรรจบกับวีเนอร์ โซลูชั่น ในทางกลับกัน ในสถานการณ์ non-stationary ค่าสัมประสิทธิ์จะเปลี่ยนไปตามกาลเวลา ตามสัญญาณการเปลี่ยนแปลง จึงมาบรรจบกันที่เหมาะสมกรอง [ 4 ]
ในตัวกรองแบบปรับตัวโดยทั่วไปมี 2 กระบวนการ :
- กระบวนการกรอง ซึ่งเป็นสัญญาณคือการตอบสนองของตัวกรองดิจิตอล ปกติแล้ว ตัวกรอง FIR จะใช้ในกระบวนการนี้ เพราะพวกเขาเป็นง่ายและมั่นคง
- กระบวนการการปรับตัว ซึ่งในฟังก์ชันถ่ายโอน H ( Z ) จะปรับตามการปรับอัลกอริทึมการปรับตัวคือกำกับโดยข้อผิดพลาดสัญญาณระหว่างสัญญาณหลักและตัวกรองออก ที่ใช้มากที่สุดคือปรับเกณฑ์เฉลี่ยกำลังสองน้อยที่สุด ( LMS ) ขั้นตอนวิธี