TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬBÁO CÁO: LỌC THÍCH NGHI TỐI ƯU Lớp MMT1-k13 NHÓM: 6 Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reser
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ
BÁO CÁO:
LỌC THÍCH NGHI TỐI ƯU
Lớp MMT1-k13
NHÓM: 6
Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 1
Trang 2Chủ đề: Bộ lọc Wierner
Nhóm 1:
Nguyển Huy Hoàng
Võ Việt Hoàng Bùi Đoàn Quang Huy Bùi Nguyễn Thanh Huy
Tạ Diên Khải
Trang 3Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 2
Trang 4NỘI DUNG TRÌNH BÀY
I Ví dụ mẫu 2.7.
II Vấn đề 6.
Trang 5TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ
VÍ DỤ MẪU 2.7
Để minh họa lý thuyết lọc tối ưu được phát triển trong các phần trước, hãy xem xét mô hình hồi quy bậc m = 3 với vectơ tham số của nó được ký hiệu là
a = 0,1,2T
(a) Ma trận tương quan của vectơ đầu vào u (n) là
Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 4
Trang 6(b) Vectơ tương quan chéo là :
p = 0,5272, −0,4458, −0,1003, −0,0126 T
(c) Kỳvọng:
d = 0,9486
(d) Phương sai của additive white noise :
v2 = 0,1066
Yêu cầu ba điều:
1. Kiểm tra sự biến thiên Jmin được tạo ra bởi một bộ lọc Wiener có độ dài khác nhau M = 1, 2, 3, 4.
2. Hiển thị bề mặt hiệu suất lỗi của bộ lọc Wiener với chiều dài M = 2.
3. Tính toán dạng chuẩn của bề mặt hiệu suất lỗi.
Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 5
Trang 7TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ
1.Sự biến đổi của Jmin với chiều dài bộ lọc M
Áp dụng công thức 2.36 và 2.49 ta tính được kết như như hình 2.6:
2.36
2.49
Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 6
Trang 8M = 0 thì:
Hình 2.6 Sự biến đổi của Jmin (M) với độ dài bộ lọc
Wiener M.
Trang 9TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ
2.Bề mặt hiệu suất lỗi theo công thức hàm định giá:
Vơi :
Aṕ dung̣ công thưc 2.49 ta đươc :
2.7 Biểu đồ
ba chiều của
J (w 0 , w 1 ) so với w 0 và w i.
Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 8
Trang 11TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ
3.Tính toán Dạng chuẩn của Bề mặt hiệu suất lỗi
Vơi ma trâṇ tương quan R :
Định thức :
Ta được:
Hai giá trị riêng của ma trận tương quan R là :
Bề mặt hiệu suất lỗi chính tắc được xác định [theo (2.57)] là :
2.57
Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 10
Trang 12VẤN ĐỀ 6.
Chứng tỏ rằng các phương trình Wiener – Hopf (2.34), xác định vector trọng số của bộ lọc Wiener và
phương trình (2.49), xác định sai số bình phương trung bình tối thiểu Jmin, có thể được kết hợp
thành quan hệ ma trận đơn
Ma trận A là ma trận tương quan của vectơ tăng cường
trong đó d(n) là vectơ phản hồi mong muốn và u(n) là vectơ đầu vào của bộ lọc Wiener.
Trang 13TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ
• Mà :
thế=
• Ta đc:
