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適応フィルター
DSP System Toolbox™ には、LMS および RLS 適応有限インパルス応答 (FIR) フィルター アルゴリズムのさまざまなバリエーションが用意されています。これらのアルゴリズムは、詳細は異なりますが、適応フィルターの出力と目的の信号の間で誤差の違いを最小限にするというアプローチは共通しています。平均二乗誤差 (MSE) は、この誤差を定量化するために最も一般的に使用されるメトリクスです。適応フィルターは、音響ノイズ キャンセリング、エコー キャンセル、ビーム フォーミング、システム同定、生体信号強調、通信チャネルの均等化など、複数の用途で幅広く使用されています。これらの用途の一部を示す例については、LMS アルゴリズムの使用による FIR フィルターのシステム同定、符号-データ LMS アルゴリズムを使用したノイズ キャンセリング、およびRLS アルゴリズムを使用した逆システム同定を参照してください。
入力に色が付いている場合、dsp.AffineProjectionFilter
オブジェクトが提供するアフィン射影適応フィルター アルゴリズムは、LMS のバリエーションよりも収束速度を大幅に向上させます。計算コストの増加に対して、dsp.AdaptiveLatticeFilter
オブジェクトが提供する適応ラティス フィルター アルゴリズムは、LMS および RLS の対応するアルゴリズムよりも収束が優れています。dsp.FrequencyDomainAdaptiveFilter
オブジェクトを使用して、特定の周波数領域における適応 FIR フィルターを実装することもできます。
収束性能は、実際の MSE の軌跡 (msesim
によって決定) と、予測される MSE でどのように収束するか (msepred
によって決定) によって決定されます。
オブジェクト
dsp.BlockLMSFilter | Compute output, error, and weights using block LMS adaptive algorithm |
dsp.LMSFilter | LMS 適応フィルターの出力、誤差および重みの計算 |
dsp.RLSFilter | 再帰的最小二乗 (RLS) アルゴリズムを使用した出力、誤差および係数の計算 |
dsp.AffineProjectionFilter | Compute output, error and coefficients using affine projection (AP) Algorithm |
dsp.AdaptiveLatticeFilter | Adaptive lattice filter |
dsp.FastTransversalFilter | Fast transversal least-squares FIR adaptive filter |
dsp.FilteredXLMSFilter | Filtered XLMS filter |
dsp.FrequencyDomainAdaptiveFilter | Compute output, error, and coefficients using frequency-domain FIR adaptive filter |
ブロック
Block LMS Filter | Compute output, error, and weights using LMS adaptive algorithm |
Fast Block LMS Filter | Compute output, error, and weights using LMS adaptive algorithm |
Frequency-Domain Adaptive Filter | Compute output, error, and coefficients using frequency domain FIR adaptive filter |
Kalman Filter | 動的システムの状態の予測または推定 |
LMS Filter | LMS 適応アルゴリズムを使用した出力、誤差および重みの計算 |
LMS Update | Estimate weights of LMS adaptive filter |
RLS Filter | Compute filtered output, filter error, and filter weights for given input and desired signal using RLS adaptive filter algorithm |
トピック
- 適応フィルターとアプリケーションの概要
適応フィルターの動作方法、DSP System Toolbox の適応フィルター アルゴリズムの一覧、収束性能、およびいくつかの一般的なアプリケーションの詳細に関する全般的な説明。
- LMS アルゴリズムの使用による FIR フィルターのシステム同定
LMS アルゴリズムを使用して未知のシステムを特定する。
- 正規化 LMS アルゴリズムの使用による FIR フィルターのシステム同定
正規化 LMS アルゴリズムを使用して未知のシステムを特定する。
- LMS アルゴリズムと正規化 LMS アルゴリズムの収束性能の比較
適応フィルター アルゴリズムが収束する速度を比較します。
- Signal Enhancement Using LMS and NLMS Algorithms
Introduces adaptive filters through a signal enhancement application.
- 符号-データ LMS アルゴリズムを使用したノイズ キャンセリング
符号-データ LMS アルゴリズムを使用してノイズ キャンセリングを実行する。
- RLS 適応フィルター アルゴリズムと LMS 適応フィルター アルゴリズムの比較
RLS 適応フィルター アルゴリズムと LMS 適応フィルター アルゴリズムを比較します。
- RLS アルゴリズムを使用した逆システム同定
dsp.RLSFilter を使用した逆システム同定の実行
- 正規化された LMS 適応フィルターを使用した、Simulink での低周波ノイズの除去
Simulink® で、正規化された LMS 適応フィルターを設計し、低周波ノイズの除去に使用する。
- Noise Cancellation in Simulink Using Normalized LMS Adaptive Filter
Remove colored noise generated from an acoustic environment, using a normalized LMS adaptive filter.
- Variable-Size Signal Support DSP System Objects
List of System objects that support variable-sized signals in DSP System Toolbox.