Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Техника arrow Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы
Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы

Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы


СПИСОК СОКРАЩЕНИЙСПИСОК ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙПРЕДИСЛОВИЕГЛАВА I. ВВЕДЕНИЕ В АДАПТИВНУЮ ОБРАБОТКУ СИГНАЛОВ1.1. Введение1.2. Требования к адаптивным фильтрам1.3. Критерии функционирования адаптивных фильтров1.4. Идентификация неизвестной линейной системы1.5. Компенсация эхо-сигналов1.6. Выравнивание характеристик электрических каналов связи1.7. Адаптивные антенные решетки1.8. Шумоочистка сигналов1.9. Линейное предсказание сигналов1.10. Выводы по главеГЛАВА 2. ОПЕРАТОР КОМПЛЕКСНОГО ГРАДИЕНТА И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В ТЕОРИИ АДАПТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ2.1. Введение2.2. Несколько простых примеров дифференцирования функций действительных и комплексных переменных2.3. Дифференцирование комплексных и действительных функций комплексного переменного2.4. Свойства оператора комплексного градиента2.5. Выводы по главеГЛАВА 3. ОСНОВЫ АДАПТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ3.1. Введение3.2. Корреляционная матрица3.3. Собственные числа и собственные векторы корреляционной матрицы3.4. Винеровская фильтрация3.5. Поверхность среднеквадратической ошибки3.6. Пример расчета собственных чисел, собственных векторов корреляционной матрицы и поверхности среднеквадратической ошибки3.7. Линейно-ограниченная винеровская фильтрация3.8. Выводы по главеГЛАВА 4. ПОИСК ВИНЕРОВСКОГО РЕШЕНИЯ4.1. Введение4.2. Алгоритм Ньютона4.3. Постоянные времени алгоритма Ньютона4.4. Алгоритм наискорейшего спуска4.5. Постоянные времени алгоритма наискорейшего спуска4.6. Другая интерпретация алгоритма Ньютона4.7. Выводы по главеГЛАВА 5. LMS-АЛГОРИТМ И ЕГО СВОЙСТВА5.1. Введение5.2. LMS-алгоритм5.3. Переходные процессы в LMS-алгоритме5.4. Качество адаптивной фильтрации сигналов с помощью LMS-алгоритма5.5. NLMS-алгоритм5.6. Градиентные алгоритмы с переменным шагом сходимости5.7. Линейно-ограниченные LMS- и NLMS-алгоритмы5.8. Выводы по главеГЛАВА 6. РЕКУРСИВНАЯ АДАПТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПО КРИТЕРИЮ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ6.1. Введение6.2. Задача наименьших квадратов и ее решение6.3. Основные свойства LS-решения6.4. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов6.5. Рекурсивная задача наименьших квадратов6.6. Решение рекурсивной задачи наименьших квадратов6.7. Качество адаптивной фильтрации с помощью RLS-алгоритма6.8. Выводы по главеГЛАВА 7. РЕКУРСИВНАЯ АДАПТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПО КРИТЕРИЮ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ НА ОСНОВЕ ОБРАТНОГО QR-РАЗЛОЖЕНИЯ7.1. Введение7.2. RLS-фильтрация с помощью прямого QR-разложения7.3. Рекурсивное вычисление вектора весовых коэффициентов7.4. Рекурсивное вычисление некоторых переменных7.5. Обратное QR-разложение7.6. Вычисление обратного разложения Холецкого7.7. Параллельная реализация IQRD RLS-алгоритма7.8. Выводы по главеГЛАВА 8. РЕКУРСИВНАЯ АДАПТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПО КРИТЕРИЮ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ НА БАЗЕ ПРЯМОГО QR-РАЗЛОЖЕНИЯ8.1. Введение8.2. Рекурсивная форма прямого QR-разложения8.3. Рекурсивное вычисление ошибок8.4. Параллельная реализация QRD RLS-алгоритма8.5. Выводы по главеГЛАВА 9. УМЕНЬШЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ РЕКУРСИВНЫХ АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ПО КРИТЕРИЮ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ9.1. Введение9.2. Преобразование Хаусхолдера9.3. RLS-алгоритм, использующий преобразование Хаусхолдера9.4. Исключение операций извлечения квадратного корня в алгоритмах на основе обратного QR-разложения9.5. Исключение операций извлечения квадратного корня в алгоритмах на основе прямого QR-разложения9.6. Выводы по главеГЛАВА 10. ЛИНЕЙНО-ОГРАНИЧЕННАЯ РЕКУРСИВНАЯ АДАПТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПО КРИТЕРИЮ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ10.1. Введение10.2. Постановка и решение линейно-ограниченной RLS-задачи адаптивной фильтрации10.3. Линейно-ограниченный RLS-алгоритм10.4. Двойное ограничение в RLS-алгоритме10.5. RLS-алгоритм с двойным ограничением и линейной вычислительной сложностью10.6. Выводы по главеГЛАВА 11. БЫСТРЫЕ РЕКУРСИВНЫЕ АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ ПО КРИТЕРИЮ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ11.1. Введение11.2. Линейное предсказание вперед11.3. Линейное предсказание назад11.4. Быстрое вычисление вектора коэффициентов Калмана11.5. Соотношение между апостериорными и априорными ошибками11.6. Рекурсивное вычисление отношения ошибок11.7. Быстрый алгоритм Калмана11.8. FTF-алгоритм11.9. FAEST-алгоритм11.10. Выводы по главеГЛАВА 12. БЫСТРЫЕ ЛЕСТНИЧНЫЕ АЛГОРИТМЫ12.1. Введение12.2. Рекурсивное вычисление энергий ошибок линейного предсказания12.3. Рекурсивное вычисление ошибок линейного предсказания и коэффициентов отражения12.4. Рекурсивное вычисление ошибок моделирования требуемого сигнала адаптивного фильтра12.5. Рекурсивные адаптивные алгоритмы на основе вычисления априорных и апостериорных ошибок12.6. Рекурсивные адаптивные алгоритмы с обратными связями на основе вычисления априорных и апостериорных ошибок12.7. Нормализованный лестничный алгоритм12.8. Алгоритм на основе QR-разложения с операциями извлечения квадратного корня12.9. Алгоритм на основе QR-разложения без операций извлечения квадратного корня12.10. Алгоритм на основе QR-разложения с операциями извлечения квадратного корня в пространстве состояний12.11. Выводы по главеГЛАВА 13. МНОГОКАНАЛЬНЫЕ RLS-АЛГОРИТМЫ13.1. Введение13.2. B-SUSD линейное предсказание13.3. B-SUSD-вычисление векторов коэффициентов Калмана и отношений ошибок линейного предсказания13.4. B-SUSD быстрые RLS-алгоритмы13.5. I-SUSD линейное предсказание13.6. l-SUSD-вычисление векторов коэффициентов Калмана и отношений ошибок линейного предсказания13.7. I-SUSD быстрые RLS-алгоритмы13.8. Выводы по главеГЛАВА 14. ДРУГИЕ РАЗНОВИДНОСТИ RLS-АЛГОРИТМОВ14.1. Введение14.2. Быстрые алгоритмы на основе обратного QR-разложения14.3. Регуляризация RLS-алгоритмов14.4. RLS-алгоритмы со скользящим окном14.5. Одновременное использование скользящего окна и регуляризации в RLS-алгоритмах14.6. Параллельные RLS-алгоритмы, допускающие вычисления с помощью двух или четырех процессоров14.7. Особенности построения быстрых многоканальных алгоритмов аффинных проекций14.8. Инициализация RLS-алгоритмов14.9. Выводы по главеГЛАВА 15. ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ15.1. Введение15.2. Моделирование адаптивных фильтров с помощью приложений DSP System Toolbox языка MATLAB15.3. Нестандартные программные средства для моделирования адаптивных фильтров на языке MATLAB15.4. Моделирование приложений адаптивной фильтрации с помощью Adaptive Filter Toolkit среды разработки LabVIEW15.5. Нестандартные программные средства для моделирования адаптивных фильтров в среде разработки LabVIEW15.6. Моделирование приложений адаптивной фильтрации с помощью Adaptive Equalization Library среды разработки SystemVue15.7. Библиотека адаптивной фильтрации для ЦСП отечественной серии «Мультикор»15.8. Приложения адаптивной фильтрации для цифровых сигнальных процессоров компаний Texas Instruments, Analog Devices и Freescale Semiconductor15.9. Выводы по главеЗаключениеСписок литературыПредметный указатель
 
РЕЗЮМЕ След >
 
Популярные страницы