EngeeDSP.RLSFilter
使用递归最小二乘法(RLS)计算输出、误差和系数。
库::`工程师` 座:: RLS Filter
资料描述
该 EngeeDSP.RLSFilter 系统对象使用RLS滤波器实现对输入信号的每个通道进行滤波。
要过滤输入信号的每个通道，请按照以下步骤操作:
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创建*EngeeDSP。RLSFilter*对象并设置其属性。
-
用参数调用对象，就好像它是一个函数一样。
若要了解有关如何使用系统对象的详细信息，请参阅 AnyMath系统对象.
语法
争论
特征
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ForgettingFactor —
rls算法的遗忘系数
Real number
Details
Rls算法的遗忘系数，设为从 0 以前 1. 意义 1 这意味着在适应寻找新的滤波器系数时无穷无尽的记忆。
默认值 — 1.0.
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ResetPort —
重置端口
String
Details
默认值 — "没有".
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SpecifyForgettingFactorVia —
遗忘系数的设定方法
String
Details
默认值 — "对话".
#
InitialValueOfFilterWeights —
滤波器系数的初始值
Scalar / array of real and/or complex numbers
Details
滤波器系数的初始值，设置为长度等于滤波器长度的标量或矢量。
如果值是标量，则系统对象使用标量值来创建过滤器权重的向量。 此向量的长度等于过滤器的长度*FilterLength*，并且其所有值都等于标量值。
默认值 — 0.
#
FilterLength —
滤波器系数向量的长度
Int64 integer
Details
滤波器系数的向量的长度，设为正整数。
默认值 — 32.
#
InitialInputVarianceEstimate —
输入数据协方差的初始估计
Real number
Details
输入信号的协方差矩阵的平方根的评估矩阵的初始值，指定为标量或方阵，其维数对应于属性*FilterLength*的值。 如果设置了标量值，则*InitialInputVarianceEstimate*属性将初始化为对角元素等于此标量的对角矩阵。
默认值 — 0.1.
算法
当选择常规RLS模式（标准RLS方法）时，*EngeeDSP。RLSFilter*系统对象使用最小二乘(rls)方法递归地计算FIR滤波器的加权系数的估计。 该对象评估将输入信号转换成所需信号所需的滤波器的加权因子（或参数）。 输入信号可以是标量或列向量。 所需信号必须具有与输入信号相同的数据类型、复杂度和维度。 通过矩阵以矩阵形式描述相应的RLS滤波器 :
哪里
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是指数加权因子的倒数;
-
-现时时间指数;
-
-每步缓冲输入样本的向量 ;
-
-步骤中的逆协方差矩阵 ;
-
-每步增益向量 ;
-
-步骤中的滤波器系数的估计的向量 ;
-
-步骤中的滤波信号 ;
-
-评估步骤中的错误 ;
-
-步骤中的预期信号 ;
-
-遗忘系数;
-
-列向量。
文学作品
-
M.Hayes，Statistical Digital Signal Processing and Modeling，New York：Wiley，1996。
-
S.Haykin，Adaptive Filter Theory，第4版，Upper Saddle River，NJ：Prentice Hall，2002。
-
A.A.Rontogiannis和S.Theodoridis,Inverse factorization adaptive least-squares algorithms,Signal Processing,vol. 52,no.1,pp.35-47,July1996.
-
S.C.Douglas,Numerically-robust O(N2)rls algorithms using least-squares prewhitening,Proc. IEEE Int. Conf。 关于声学，语音和信号处理，伊斯坦布尔，土耳其，vol。 I，第412-415页，2000年6月。
-
A.H.Sayed，fundamentals Of Adaptive Filtering，Hoboken，NJ：John Wiley＆Sons，2003。