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適応フィルター

LMS、RLS、周波数領域フィルター、アフィン射影フィルター、適応ラティス 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.BlockLMSFilterCompute output, error, and weights using block LMS adaptive algorithm
dsp.LMSFilterLMS 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.AffineProjectionFilterCompute output, error and coefficients using affine projection (AP) Algorithm
dsp.AdaptiveLatticeFilterAdaptive lattice filter
dsp.FastTransversalFilterFast transversal least-squares FIR adaptive filter
dsp.FilteredXLMSFilterFiltered XLMS filter
dsp.FrequencyDomainAdaptiveFilterCompute output, error, and coefficients using frequency-domain FIR adaptive filter

ブロック

Block LMS FilterCompute output, error, and weights using LMS adaptive algorithm
Fast Block LMS FilterCompute output, error, and weights using LMS adaptive algorithm
Frequency-Domain Adaptive FilterCompute 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 FilterLMS 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 UpdateEstimate weights of LMS adaptive filter
RLS FilterCompute filtered output, filter error, and filter weights for given input and desired signal using RLS adaptive filter algorithm

トピック

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