เทคนิคการกรองแบบปรับให้พอดีกับระบบจริง สําหรับลดเสียงรบกวนและการปรับปรุงคุณภาพสัญญาณ
พื้นฐานของการกรองความบิดเบือน
ตัวกรองการปรับเปลี่ยนค่าสัมประสิทธิ์ของมันอย่างต่อเนื่อง โดยใช้ค่าสัญญาณที่ป้อนเข้ามา และค่าผลลัพธ์ที่ร้องขอ โพรเซสนี้ช่วยให้ตัวกรองลดความแตกต่างระหว่างค่าการแสดงผลจริง กับสัญญาณอ้างอิงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การลดเสียงรบกวนหรือการรบกวน
อัลกอริธึมแบบทั่วไป
- [FLT: 0] จัตุรัสกลางตะวันออก (LMS): อัลกอริทึมที่ใช้งานอย่างง่ายและแพร่หลาย ซึ่งปรับปรุงค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรอง เพื่อลดความบิดเบือนแบบเส้นทแยงมุมต่ํา
- [FLT: 0] สํารองกําลังสอง (RLS): เสนอราคาที่เพิ่มขึ้นของความซับซ้อนในการคํานวณ
- [FLT: 0] Normalized LMS (NLMS): รุ่นที่ดีขึ้นของ LMS ที่ปรับขนาดขั้นบันไดให้เสถียรดีขึ้น
โปรแกรมต่าง ๆ ที่ใช้ได้
การกรองแบบปรับให้เข้ากับระบบตามเวลาจริง เพื่อเพิ่มคุณภาพสัญญาณ ตัวอย่างรวมถึงการตัดเสียงรบกวนในหูฟัง การกดเสียงสะท้อนในการสื่อสาร และการเอาวัตถุออกด้วยสัญญาณชีวภาพ
ข้อ ดี และ ข้อ ท้าทาย
ข้อ ท้าทาย ต่าง ๆ เกี่ยว ข้อง กับ ความ ซับ ซ้อน ของ การ คํานวณ และ ความ จําเป็น ที่ ต้อง มี การ ปรับ ตั้ง พารามิเตอร์ ให้ เหมาะ สม เพื่อ รับ ประกัน ความ มั่นคง และ การ เชื่อม โยง.