АДАПТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ДАННЫХ

В традиционных методах обработки данных информация извлекается из входных сигналов линейными системами с постоянными параметрами алгоритмов преобразования данных. Системы могут иметь как конечную, так и бесконечную импульсную характеристику, но передаточная функция систем не зависит от параметров входных сигналов и их изменения во времени.

Адаптивные устройства обработки данных отличаются наличием определенной связи параметров передаточной функции с параметрами входных, выходных, ожидаемых, прогнозируемых и прочих дополнительных сигналов или с параметрами их статистических соотношений, что позволяет самонастраиваться на оптимальную обработку сигналов. В простейшем случае, адаптивное устройство содержит программируемый фильтр обработки данных и блок (алгоритм) адаптации, который на основании определенной программы анализа входных, выходных и прочих дополнительных данных вырабатывает сигнал управления параметрами программируемого фильтра. Импульсная характеристика адаптивных систем также может иметь как конечный, так и бесконечный характер.

Как правило, адаптивные устройства выполняются узкоцелевого функционального назначения под определенные типы сигналов. Внутренняя структура адаптивных систем и алгоритм адаптации практически полностью регламентируются функциональным назначением и определенным минимальным объемом исходной априорной информации о характере входных данных и их статистических и информационных параметрах. Это порождает многообразие подходов при разработке систем, существенно затрудняет их классификацию и разработку общих теоретических положений. Но можно отметить, что наибольшее применение при разработке систем для адаптивной обработки сигналов находят два подхода: на основе схемы наименьших квадратов (СНК) и рекурсивной схемы наименьших квадратов (РСНК).

СОДЕРЖАНИЕ

Общие сведения об адаптивной цифровой фильтрации. Основные области применения. Адаптивный шумоподавитель. Адаптивный фильтр Винера. Адаптивный алгоритм наименьших квадратов Уидроу-Хопфа. Рекурсивные схемы наименьших квадратов.

Основы статистической группировки информации. Предпосылки метода статистической группировки данных. Задача статистической группировки. Использование априорных данных. Эффективность метода.

Статистическая регуляризация данных с очисткой от шумов. Проверка теоретических положений метода. Оценка сохранения разрешающей способности. Статистическая оценка регуляризации данных. Результаты моделирования. Частотное представление. Пример практического использования.

Статистическая группировка полезной информации. Сущность аппаратной реализации. Реализация систем статистической группировки полезной информации. Техническое исполнение системы статистической группировки полезной информации.


Текст лекции
Смотреть|Скачать, doc 370 kb
Скачать полный курс лекций по цифровой обработке сигналов, zip/doc 4.5 Mб
Практикум по теме
Адаптивная фильтрация данных, htm 5 kb>
Прикладные программы
Подготовка массивов для цифровой обработки данных, htm 8 kb
Задание модельного сигнала с шумом, htm 8 kb
Адаптивная очистка сигналов и физических данных от шумов, htm 9 kb

Поиск по сайту

Это фрейм страницы "Цифровая обработка сигналов" > "Адаптивная фильтрация цифровых данных".
Для просмотра всей страницы, нажмите здесь!
Об ошибках, советах и мертвых ссылках: davpro@yandex.ru
Copyright ©2007 Davydov