Адаптивный алгоритм наименьших средних квадратов (LMS) для вычисления выходных данных, ошибок и весовых коэффициентов. Для входных данных с плавающей запятой двойной Forex-платформа точности равняется выходу функции eps(Float64). Для данных одинарной точности равняется выходу функции eps(Float32).
LMS Filter
Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Specify step size via установлено значение Input port. Сигнал сброса должен иметь ту же скорость, что и входной сигнал данных. Если вы хотите сбросить значения весов фильтра к их начальным значениям, используйте параметр Reset port. Этот параметр появляется только в том случае, если для параметра Specify step size via установлено значение Dialog. Блок сбрасывает значения весовых коэффициентов каждый раз, когда на порте Reset обнаруживается событие сброса. Если для параметра Algorithm установлено значение Sign—Error LMS, Sign—Data LMS или Sign—Sign LMS, то данные на порте Input должны быть вещественными.
- Весовые коэффициенты фильтра, возвращаемые в виде скаляра или вектор-столбцов.
- На выходе получается отфильтрованный входной сигнал, который является оценкой желаемого сигнала.
- Если вы хотите сбросить значения весов фильтра к их начальным значениям, используйте параметр Reset port.
- Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Specify step size via установлено значение Input port.
- Блок оценивает весовые коэффициенты фильтра, необходимые для минимизации ошибки, , между выходным сигналом и желаемым сигналом, .
Параметры
Длина этого вектора равна длине фильтра, а все его значения равны скалярному значению. Весовые коэффициенты фильтра, возвращаемые в виде скаляра или вектор-столбцов. Для каждой итерации блок выводит текущие обновленные весовые коэффициенты фильтра из этого порта. Ошибка между выходным и желаемым сигналами, возвращаемая в виде скаляра или вектора-столбца. Эта ошибка является результатом вычитания выходного сигнала из желаемого сигнала. Оценка желаемого сигнала, возвращаемая в виде скаляра или вектор-столбца.
Параметры публикации
Тип входных данных должен совпадать с типом данных на входе Input. Желаемый сигнал должен иметь тот же тип данных, сложность и размеры, что и сигнал на порте Input.
- Для каждой итерации блок выводит текущие обновленные весовые коэффициенты фильтра из этого порта.
- Если для параметра Algorithm установлено значение Sign—Error LMS, Sign—Data LMS или Sign—Sign LMS, то данные на порте Input должны быть вещественными.
- Порт Error выводит результат вычитания выходного сигнала из желаемого сигнала.
- Для данных одинарной точности равняется выходу функции eps(Float32).
- Для каждой итерации блок выводит текущие обновленные весовых коэффициентов из этого порта.
- Выберите параметр Output filter weights для экспорта весовых коэффициентов фильтра из выходного порта Wts.
Введите начальное значение весовых коэффициентов фильтра w(0) в виде вектора или скаляра. Сигнал для сброса значений весовых коэффициентов фильтра к их начальным значениям, заданным в виде скаляра. Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Output filter weights установлено значение On. Этот порт появляется только в том случае, если для параметра Adapt port установлено значение on. Если значение на порте Adapt больше нуля, блок постоянно обновляет весовые коэффициенты фильтра.
Блок LMS Filter может реализовать адаптивный FIR-фильтр, используя пять различных алгоритмов. Блок оценивает весовые коэффициенты фильтра, необходимые для минимизации ошибки, , между выходным сигналом и when mu is falling tu is желаемым сигналом, . На выходе получается отфильтрованный входной сигнал, который является оценкой желаемого сигнала. Порт Error выводит результат вычитания выходного сигнала из желаемого сигнала.
Выберите параметр Output filter weights для экспорта весовых коэффициентов фильтра из выходного порта Wts. Для каждой итерации блок выводит текущие обновленные весовых коэффициентов из этого порта. Если вы вводите скаляр, блок использует скалярное значение для создания вектора весовых коэффициентов фильтра.