그리고 적응형 필터링의 본질, 비록 저는 개인적으로 이 기술 분야의 훌륭한 전문가는 아닙니다. 결론은 간섭이 즉시 발생하지 않는다고 가정하고 "고품질이 아닌" 실제 필터(최고 품질에서 100% 억제를 가질 수 없음)를 현재 조건에 적용할 시간이 있다는 것입니다. 적응형 필터링은 소위 "오류"와 그 최소화를 기반으로 합니다.
다음은 그 책의 짧은 인용문입니다.
적응형 필터(AF)는 처리된 신호의 스펙트럼에 따라 특성이 달라지는 필터입니다. AF의 주요 임무는 정보를 수신하거나 처리하는 품질을 향상시키는 것입니다. AF는 가변 계수가 있는 필터입니다.
AF 설계 절차는 필터 클래스(FIR 또는 IIR)를 선택하고 가변 계수의 수정(적응)을 위한 최적 알고리즘을 선택하는 것으로 구성됩니다.
AF는 세 가지 요소로 구성됩니다.
1) 가변 계수가 있는 디지털 필터;
2) 오류 검출 장치;
3) 적응 알고리즘을 구현하는 장치.
더 복잡한 경우에는 역 적응이라고 하는 다른 적응 원리가 사용됩니다.
적응 프로세스는 단일 주기(1단계) 및 반복적일 수 있습니다. 적응 알고리즘의 주요 특징은 주어진 오류에 대한 수렴 속도와 복잡성(계산량)입니다. 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘은 LSM(최소자승법)을 기반으로 합니다. 오차 평균화 특성에 따라 전역 적응 필터와 로컬 적응 필터가 구별됩니다.
AF 적용 분야 중 주요 분야는 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
1. 통신 채널의 왜곡 수정. 이 경우 AF는 필터의 주파수 응답이 통신 채널의 주파수 응답과 반대가 되도록 통신 시스템의 역 응답을 모델링합니다.
2. 소음 억제. 이 경우 AF는 클러터에서 패턴화되어 결국 수신된 신호에서 해당 클러터를 뺍니다.
예, 실제로 특성은 처리된 신호의 스펙트럼에 따라 다릅니다 . 따라 다르지만 스펙트럼(스펙트럼 특성)은 계산되지 않습니다. 쓸데없이!
그러나 ... 정의를 끝까지 읽으면 모든 것이 명확해질 것입니다 :) - AF가 어떤 요소로 구성되어 있습니까?
이는 위의 도표에서도 잘 드러난다.
이 문제를 자세히 살펴보십시오.
:)) 그리고 나는 누군가를 오도하지 않습니다.
당신은 내 것을 이해하지 못했습니다-인정하십시오 ... :)
그것이 내가 이 분야의 큰 전문가가 아니라는 사실에 대한 비꼬는 말을 포함하는 이유입니다. :)
그리고 여기 스펙트럼의 구성 또는 비 구축? :) ... 당신은 그것을 알아내라고 조언했다는 것을 알게 될 것입니다. 하하... 적응형 필터는 메일 서신을 기반으로 하는 모든 적응 시스템을 가질 수 있습니다. :) 왜 당신은 당신의 것에서 벗어 났습니까 :) "중요한 것은 작동한다는 것입니다" ...이 기술 트릭의 본질을 이해하지도 못한 채.
바로 그거죠. 나는 또한 "적합된" 모델에 따라 조건부로 작업할 수 있는 시간을 별도로 고려해야 한다고 덧붙일 것입니다. 분명히 상관 관계 시간은 ACF 유형에 따라 추정되어야 합니다.
그것이 발명된 곳에서 theorver의 사용이 필요합니다. 즉, 게으름이나 계산이 어려운 경우에는 별도로 그 사용을 정당화해야 합니다. 이것은 그들이 일반적으로 얻지 못하는 곳에 그것을 밀어 낸다는 것을 의미합니다. :)
그러나 그렇지 않으면 당신이 옳습니다.
나는 위에서 보여주었다 - 선형 가중치 3은 당신보다 훨씬 더 잘 작동합니다. 글쎄요, 지연은 더 적습니다.
적응형 필터는 스펙트럼을 통해 이를 수행하고 먼저 스펙트럼이 감지된 다음 가장 높은 전력에 따라 3개의 주파수가 선택되고 필터링됩니다.
특별한 결과는 없다고 바로 말씀드릴 수 있습니다.
설명하신 내용은 적응형 필터가 아닙니다. 적응형 필터를 구성할 때 스펙트럼을 결정할 필요가 없습니다. 또한, 미리 정해진 근접 기준에 따라 "3~5개의 주파수가 선택"된다는 것은 별개의 문제입니다.
적응 필터링의 바로 그 작업은 특히 스펙트럼 표현을 제거하는 방법으로 제기되었습니다.
적응 필터를 다음과 같이 표현하면
F(x,a) , 여기서
x - 입력 시퀀스
a - 필터링 매개변수
그런 다음 필터링 매개 변수
그리고 여기에서 규범은 매우 자연스럽고 친밀함의 기준으로 적용할 수 있습니다.
가장 중요한 것은 작동한다는 것입니다 :)
설명하신 내용은 적응형 필터가 아닙니다. 적응형 필터를 구성할 때 스펙트럼을 결정할 필요가 없습니다. 또한 미리 정해진 근접 기준에 따라 "3~5개의 주파수가 선택된다"는 것은 별개의 문제다.
적응 필터링의 바로 그 작업은 특히 스펙트럼 표현을 제거 하는 방법으로 제기되었습니다.
적응 필터를 다음과 같이 표현하면
F(x,a) , 여기서
x - 입력 시퀀스
a - 필터링 매개변수
그런 다음 필터링 매개 변수
그리고 여기에서 규범은 매우 자연스럽고 친밀함의 기준으로 적용할 수 있습니다.
가장 중요한 것은 작동한다는 것입니다 :)
그래서 작동합니다!? -- :) 나는 당신을 위해 정말 기쁩니다 - 당신은 그것을 믿지 않을 것입니다! -- 거래 방식을 계속 사용하십시오! 이제 요트에서 꿰매어졌습니까?
그러나 당신이 다른 사람들을 오도하지 않도록 당신 자신은 원하는대로 착각 할 수 있습니다. 그것은 여전히 자신의 일입니다 ...
그것은 다른 사람들이 다른 길로 가지 않을 것입니다 - 나는 여전히 설명합니다
또한 가격 시리즈에 대한 적응형 필터링이 실제로 무엇인지에 대한 링크도 제공합니다. - MESA
그리고 미래에 대해 명확하게 할 수 있도록 책에서 트레이더의 작업은 레이더를 구축하는 작업과 다소 다릅니다. :))
2007 - A.A. Dakhnovich 개별 시스템 및 디지털 신호 처리
그리고 적응형 필터링의 본질, 비록 저는 개인적으로 이 기술 분야의 훌륭한 전문가는 아닙니다. 결론은 간섭이 즉시 발생하지 않는다고 가정하고 "고품질이 아닌" 실제 필터(최고 품질에서 100% 억제를 가질 수 없음)를 현재 조건에 적용할 시간이 있다는 것입니다. 적응형 필터링은 소위 "오류"와 그 최소화를 기반으로 합니다.
다음은 그 책의 짧은 인용문입니다.
적응형 필터(AF)는 처리된 신호의 스펙트럼에 따라 특성이 달라지는 필터입니다. AF의 주요 임무는 정보를 수신하거나 처리하는 품질을 향상시키는 것입니다. AF는 가변 계수가 있는 필터입니다.
AF 설계 절차는 필터 클래스(FIR 또는 IIR)를 선택하고 가변 계수의 수정(적응)을 위한 최적 알고리즘을 선택하는 것으로 구성됩니다.
AF는 세 가지 요소로 구성됩니다.
1) 가변 계수가 있는 디지털 필터;
2) 오류 검출 장치;
3) 적응 알고리즘을 구현하는 장치.
더 복잡한 경우에는 역 적응이라고 하는 다른 적응 원리가 사용됩니다.
적응 프로세스는 단일 주기(1단계) 및 반복적일 수 있습니다. 적응 알고리즘의 주요 특징은 주어진 오류에 대한 수렴 속도와 복잡성(계산량)입니다. 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘은 LSM(최소자승법)을 기반으로 합니다. 오차 평균화 특성에 따라 전역 적응 필터와 로컬 적응 필터가 구별됩니다.
AF 적용 분야 중 주요 분야는 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
1. 통신 채널의 왜곡 수정. 이 경우 AF는 필터의 주파수 응답이 통신 채널의 주파수 응답과 반대가 되도록 통신 시스템의 역 응답을 모델링합니다.
2. 소음 억제. 이 경우 AF는 클러터에서 패턴화되어 결국 수신된 신호에서 해당 클러터를 뺍니다.
3. 선형 예측 시스템(보코더)에서 음성 신호의 압축(압축).
왜 그렇게 비꼬는거야? :)
예, 실제로 특성은 처리된 신호의 스펙트럼에 따라 다릅니다 . 따라 다르지만 스펙트럼(스펙트럼 특성)은 계산되지 않습니다. 쓸데없이!
그러나 ... 정의를 끝까지 읽으면 모든 것이 명확해질 것입니다 :) - AF가 어떤 요소로 구성되어 있습니까?
이는 아래 다이어그램에서도 매우 명확하게 볼 수 있습니다.
이 문제에 대해 자세히 알아보기
:)) 그리고 나는 누군가를 오도하지 않습니다.
왜 그렇게 비꼬는거야? :)
예, 실제로 특성은 처리된 신호의 스펙트럼에 따라 다릅니다 . 따라 다르지만 스펙트럼(스펙트럼 특성)은 계산되지 않습니다. 쓸데없이!
그러나 ... 정의를 끝까지 읽으면 모든 것이 명확해질 것입니다 :) - AF가 어떤 요소로 구성되어 있습니까?
이는 위의 도표에서도 잘 드러난다.
이 문제를 자세히 살펴보십시오.
:)) 그리고 나는 누군가를 오도하지 않습니다.
당신은 내 것을 이해하지 못했습니다-인정하십시오 ... :)
그것이 내가 이 분야의 큰 전문가가 아니라는 사실에 대한 비꼬는 말을 포함하는 이유입니다. :)
그리고 여기 스펙트럼의 구성 또는 비 구축? :) ... 당신은 그것을 알아내라고 조언했다는 것을 알게 될 것입니다. 하하... 적응형 필터는 메일 서신을 기반으로 하는 모든 적응 시스템을 가질 수 있습니다. :) 왜 당신은 당신의 것에서 벗어 났습니까 :) "중요한 것은 작동한다는 것입니다" ...이 기술 트릭의 본질을 이해하지도 못한 채.
글쎄, 당신이 이해하지 못한다면, 내가 설명하겠습니다 - 작동하지 않습니다. :)
당신은 내 것을 이해하지 못했습니다 - 인정 ...
내가 이 분야의 큰 전문가가 아니라는 사실을 포함하여 풍자하는 이유입니다. :)
그리고 여기 스펙트럼의 구성 또는 비 구축 - :) ... 적응 필터의 경우 적응 시스템은 메일 서신을 기반으로 하는 모든 것이 될 수 있습니다. 왜 당신은 당신의 것에서 벗어 났습니까 :) "중요한 것은 그것이 작동한다는 것입니다" ... 본질을 이해하지도 못한 채.
글쎄, 당신이 이해하지 못하기 때문에 나는 설명 할 것입니다 - 작동하지 않습니다. :)
흠... 인정...
당신은 묻습니다: 그리고 스펙트럼의 구성 또는 비구성은 어떻습니까?
이것이 당신의 진술입니까?
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S프로그래머 작성 >>
나는 위에서 보여주었다 - 선형 가중치 3은 당신보다 훨씬 더 잘 작동합니다. 글쎄요, 지연은 더 적습니다.
적응형 필터는 스펙트럼을 통해 이를 수행하고 먼저 스펙트럼이 감지된 다음 가장 높은 전력에 따라 3개의 주파수가 선택되고 필터링됩니다.
특별한 결과는 없다고 바로 말씀드릴 수 있습니다.
그리고 무엇보다 나는 나가지 않고 내 의견을 표명했다.
그리고 "이것은 작동하지 않습니다. :)"가 있다고 해서 이것이 누군가에게 전혀 작동하지 않는다는 의미는 아닙니다. :))