(TIỂU LUẬN) báo cáo lọc THÍCH NGHI tối ưu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ BÁO CÁO: LỌC THÍCH NGHI TỐI ƯU Lớp MMT1-k13 NHĨM: Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ Chủ đề: Bộ lọc Wierner Nhóm 1: Nguyển Huy Hồng Võ Việt Hồng Bùi Đoàn Quang Huy Bùi Nguyễn Thanh Huy Tạ Diên Khải Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ NỘI DUNG TRÌNH BÀY I Ví dụ mẫu 2.7 II Vấn đề Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ VÍ DỤ MẪU 2.7 Để minh họa lý thuyết lọc tối ưu phát triển phần trước, xem xét mơ hình hồi quy bậc m = với vectơ tham số ký hiệu T a = 0,1,2 (a) Ma trận tương quan vectơ đầu vào u (n) Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ (b) Vectơ tương quan chéo : (c) Kỳvọng: (d) Phương sai additive white noise : p = 0,5272, −0,4458, −0,1003, −0,0126 d v T = 0,9486 = 0,1066 Yêu cầu ba điều: Kiểm tra biến thiên Jmin tạo lọc Wiener có độ dài khác M = 1, 2, 3, Hiển thị bề mặt hiệu suất lỗi lọc Wiener với chiều dài M = Tính toán dạng chuẩn bề mặt hiệu suất lỗi Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ 1.Sự biến đổi Jmin với chiều dài lọc M Áp dụng công thức 2.36 2.49 ta tính kết như hình 2.6: 2.36 2.49 Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ M = thì: Hình 2.6 Sự biến đổi Jmin (M) với độ dài lọc Wiener M Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG 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 J (w0, w1) so với w0 wi Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ Hình 2.8 Biểu đồ đường bao bề mặt hiệu suất lỗi Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ 3.Tính tốn Dạng chuẩn Bề mặt hiệu suất lỗi Vơi ma trâṇ tương quan R : Định thức : Ta được: Hai giá trị riêng ma trận tương quan R : Bề mặt hiệu suất lỗi tắc được xác định [theo (2.57)] : 2.57 Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 10 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ VẤN ĐỀ Chứng tỏ phương trình Wiener – Hopf (2.34), xác định vector trọng số lọc Wiener phương trình (2.49), xác định sai số bình phương trung bình tối thiểu Jmin, kết hợp thành quan hệ ma trận đơn Ma trận A ma trận tương quan vectơ tăng cường d(n) vectơ phản hồi mong muốn u(n) vectơ đầu vào lọc Wiener Website: https://haui.edu.vn © 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 11 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ • Ta có: A= • Mà : th= ã Ta c: Website: https://haui.edu.vn â 2021 Hanoi University of Industry All rights reserved 12 ... reserved TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHI? ??P HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ VÍ DỤ MẪU 2.7 Để minh họa lý thuyết lọc tối ưu phát triển phần trước, xem xét mô hình hồi quy bậc m = với vectơ tham số ký hiệu T a = 0,1,2... CÔNG NGHI? ??P HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ VẤN ĐỀ Chứng tỏ phương trình Wiener – Hopf (2.34), xác định vector trọng số lọc Wiener phương trình (2.49), xác định sai số bình phương trung bình tối thiểu...TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHI? ??P HÀ NỘI – BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ Chủ đề: Bộ lọc Wierner Nhóm 1: Nguyển Huy Hoàng Võ Việt Hoàng Bùi Đoàn Quang Huy Bùi