5장 적응 필터5.1 서론5.2 Wiener 필터5.3 적응 필터 알고리즘5.3.1 Steepest Descent 알고리즘5.3.2 LMS 알고리즘5.3.3 RLS 알고리즘5.4 ... 이 섞여 있는 경우를 흔히 접하게 된다. 신호와 잡음이 각기 정해진 별도의 주파수 대역을 점하고 있는 경우에는 보통 고정된 계수를 갖는 기존의 선형 필터를 사용하여 신호를 추출 ... 할 수가 있다. 그러나, 종종 변화하는 신호 특성에 적응해서 필터의 특성을 가변적으로 변화 시켜야 할 필요가 있게 된다. 이러한 경우 필터의 계수값이 변해야 하며 미리 그 값을 고정
RLS를 이용한 Parameter 추정Recursive Least Square ExampleLinear parametric modelInputx01235101318Outputy ... *************9y=a _{1} +a _{2} xFind the parameters◇ 접근- 일반적인 RLS에서 출력은 k번째 샘플 패턴x _{k}의 i번째 요소를x ... 설정해야 한다. 따라서 가중치 행렬 W는W= LEFT [ {matrix{a _{2}#a _{1}}} RIGHT ] 이와 같이 설정되어야 한다. 보통 X행렬의 크기는 필터의 차수
겨웅에는 전달함수 )우리는 이제 최적필터의 문제까지 나아갑니다.4.2 매개변수로의 최적화초기의 확률필터최적화는 요즘 유명한 RLS의 제25권에 R.S Phillips가 소개 ... 4. Wiener Filtering이제부터는 필터이론의 중요한 분야인 최소제곱필터에 관하여 고찰할 것이다. 실제로는 단순히 오차의 최곱을 최소화하는 것이 아니고, 오차의 제곱평균 ... 을 최소로 하는 것으로 단순히 최소제곱필터라고 부를 수 없다. 사실 선형최소제곱평균필터라고 부르는 것이 타당하며, 이를 MMSE라고 하기도 한다. 선형 MMSE필터를 간단히 다음