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自适应滤波器学习笔记 繁体
2017年06月18 - 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如

自适应滤波器学习 繁体
2017年12月07 - 看到公式 . . P 一头雾水 其实就是把权系数改成由 到N的形式,所以才有Wi i m 对加权的量 分别从x j 到xNj nbsp 具体j的用处还不得而知。 得到了输出公式,而e n 只是单纯的调整 wi 不加入公式中。 . . 注意看公式,得出来的性能函数其实是一个数 . . 的出来的也是一个数,应用于 . . 中时 求导 ,有系数的保留,没系数的为 ,即可求得。 学习过程中,java发现

自适应滤波器 繁体
2013年04月14 - 自适应滤波器自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于

自适应滤波器 繁体
2017年04月06 - 如有不当之处欢迎批评指正 .块自适应滤波器 传统的LMS 点击学习LMS算法 和NLMS 点击学习NLMS算法 算法都是sample based algorithm,即每来一个样值便更新一次滤波器系数。顾名思义,块自适应滤波器是每来一个数据块更新一次滤波器系数,此处块自适应滤波器采用横向滤波器 点击此处学习横向滤波器 的结构 令x n x n ,x n ,...,x n M T mathbf x

自适应滤波器(Adaptive Filter) 繁体
2013年09月05 - Wikipedia的解释 nbsp 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。总的来说,自适应

浅谈自适应滤波器 繁体
2016年09月11 - 在通常的滤波场合中,从频域的角度进行滤波,其相关的理论已经相当的成熟,只要给出相应的设计指标就可以很方便的设计出满足要求的滤波器。然而在更一般的情况下,人们所需要的滤波器工作的环境是时变的,这就导致事先已经设计好的滤波器性能下降甚至不能被使用。例如,在水下声纳通信中,信息通过声波在水中进行传播到达接收端,其信道是时变的 这种情况比电磁波在空气中传播要严重的多 ,如果只是简单的用固定系数的滤波器

自适应滤波器(Adaptive Filter) 繁体
2015年05月25 - Wikipedia的解释 nbsp 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。总的来说,自适应

自适应中值滤波器 繁体
2015年11月09 - 自适应中值滤波器 img rgb gray imread .jpg m n size img img imnoise img, salt amp pepper , . nbsp nbsp 加入椒盐噪声 imshow img, Nmax nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 确定最大的滤波半径 nbsp 下面是边界扩展,图像上下左右各增加Nmax像素。 imgn z

LMS算法自适应滤波器 繁体
2015年01月01 - 目录 自适应滤波器简介 自适应滤波噪声抵消原理 LMS算法原理 matlab实现 . LMSfliter . LMSmain 结果分析 nbsp nbsp 自适应滤波器简介 nbsp 自适应滤波,就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果,自动的调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波自适应滤波器实质上就是一种能调节自身传输特性以达到最优的维纳滤波器

各种自适应滤波器总结 繁体
2017年06月10 - 时域: LMS滤波器参数更新公式: nbsp 权重更新收到输入信号的能量影响较大,输入信号能量越大,步长取 应该较小,保证不容易发散。步长太大,容易发散。步长太小,稳定,但是收敛速度慢,相互矛盾。缺点: .逐个点更新,计算量大 .瞬时跟踪能力较弱 nbsp NLMS滤波器将输入信号的能量融合入权重更新公式,则 nbsp 优点:对于不太平稳的语音,相对LMS,也有较快的收敛性和平稳性。 nbsp 计


 
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