Hallo Forum, es geht um eine Aufgabe aus dem Bereich Prädiktion mit einem transversalen Filter (siehe Bild), bei der ich nicht mehr weiter weiß. Es geht darum , diese Filterkoeffizienten adaptiv auf "Sample-by-Sample"-Update auszulegen. Die Koeffizienten sollen unabhängig von den anderen Stufen berechnet werden. Instabilitäten sollen, wo immer möglich, vermieden werden. Was ich bisher habe sind die folgenden Gleichungen (keine Kunst): Schleife Beginn U1(k) = U0(k) - V0(k) * w1k U2(k) = U1(k) - V1(k) * w2k U3(k) = U2(k) - V2(k) * w3k // Verzögerte Spannungen speichern V2(k+1) = V1(k) V1(k+1) = V0(k) V0(k+1) = U0(k) Bei der folgenden Gleichung, die für die Prädiktion benutzt wird, fehlt mir leider das Verständnis. w1k(k+1) = w1k(k) + 2 mü epsilon(k) * Xi(k); (Was oder wo ist epsilon (Fehler) und was ist Xi?) Schleife Ende Kann mir hier jemand helfen, der sich mit diesen Prädiktoren auskennt? Eine Lösung ansich ist nicht nötig, ich möchte es nur verstehen, um dann selbst die Lösung zu finden. Bei einer einzelnen Stufe (Matlab) sieht es so bei mir aus: for i = 2:ende %U0_samples-1 U1(i) = U0(i) - V0(i) * w1k(i); V0(i+1) = U0(i); w1k(i+1) = w1k(i) + 2 mu U1(i) * U0(i); end Das Ergebnis ist im Bild Matlab.png zu sehen. Nur müsste meinem Verständnis nach U1 kleiner werden aufgrund der Prädiktion...
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