zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,Algorytm Levinsona

Algorytm Levinsona.

Mając dane:

-Funkcję kowariancji C(0), C(1), C(n), C(n+1) stacjonarnego sygnału y,

-współczynniki an,1,… an,n optymalnego filtru prognozującego rzędu n,

-błąd średnio kwadraturowy rzędu n

Wówczas prawdziwe są następujące zależności rekurencyjne

=+ρn+1

Gdzie:

Δn+1=ΔC(n+1)*1+C(n)*an,1+..+C(1) an,n

ρn+1=Δ- przy czym ≤1- WSP. Schura.

Oraz:

=(1-ρ2n+1) (zatem ≤)

Unormowany algorytm Levinsona.

W przypadku unormowanego algorytmu Levinsona dokonuje się podstawień („unormujemy” rozwiązania w przód i w tył).

;

tj. współczynniki podstawień stanowią rezultat podstawień

;

Przy czym:

- wielkości unormowane

Wprowadzamy oznaczenie:

Wielkość wyraża się jako:

Ostatecznie unormowana wersja algorytmu Levinsona

Realizacja kaskadowego filtru Levinsona.

Realizacja pojedynczej sekcji filtru Levinsona.

Realizacja kaskadowa filtru Levinsona

Czwórnik pobudzony sygnałem 1 daje na wyjściu odpowiednio:

- transmitancję optymalnego filtru prognozującego w przód,

- transmitancję optymalnego filtru prognozującego w tył.

Algorytm Levinsona , sygnał innowacyjny i problem wybielania sygnału .

Filtracja innowacyjna sygnału Y

Sygnał losowy jest scentrowany jest asymptotycznie nieskorelowany

C(k) = Ey(t)y(t-k)0 gdy k

Stąd wniosek , że każdy sygnał losowy można ( z dokładnością do ξ ) traktować jako sygnał o skończonym czasie skorelowania .

Dla sygnału o skończonym czasie skorelowania n

E ξn(t) ξn(t-k) = 0 , dla k=1,2

Nieskorelowanie błędu prognozy wynika z warunków optymalności estymatora , oraz ze skończonego czasu skorelowania sygnału .Nieskorelowanie błędu prognozy oznacza , że ξn(t) jest szumem białym .

Sygnał y(t) o widmowej gęstości mocy Wy i o skończonym czasie skorelowania jest przekształcony przez filtr innowacyjny w szum biały . Dlatego filtr innowacyjny jest nazywany również filtrem wybielającym .

Skoro filtr innowacyjny o transmitancji An(Z) przeksztalca sygnał o widmowej gęstości mocy. Wy w szum biały , to szum biały podany na wejście filtru odwrotnego o transmitancji An-1 będzie dawał na wyjściu sygnał (x)


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,algorytm Schura
zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,metoda LPC
zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,pytania i opracowanie
zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,filtr modelujący
zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,filtr odszumiający
zarzycki, algorytmy przetwarzania sygnałów ,sygnały II rzędu
,Algorytmy Przetwarzania sygnałów,pytania i odpowiedzi
Cw8LPCPS, Edukacja, studia, Semestr IV, Podstawy i Algorytmy Przetwarzania Sygnałów, Ćwiczenia, Cwic
sprawozdanie nr 6, pwr-eit, Algorytmy przetwarzania sygnalow
,algorytmy przetwarzania sygnałów, opracowanie kolokwium I
cps tablica transformat, Edukacja, studia, Semestr IV, Podstawy i Algorytmy Przetwarzania Sygnałów
,algorytmy przetwarzania sygnałów, opracowanie kolokwium II
Piapsy zagadnienia, Edukacja, studia, Semestr IV, Podstawy i Algorytmy Przetwarzania Sygnałów
,algorytmy przetwarzania sygnałów, opracowanie kolokwium I
biernacki,algorytmy przetwarzania sygnałów L,Okna czasowe
biernacki,algorytmy przetwarzania sygnałów L, filtry SOI sprawozdanie
biernacki,algorytmy przetwarzania sygnałów L, autokorelacja i korelacja wzajemna sprawozdanie
biernacki,algorytmy przetwarzania sygnałów L, wpływ rozmieszczebnia zer i biegunów na funkcję transm

więcej podobnych podstron