最小均方误差的自适应滤波器定义

自适应滤波：最小均方误差滤波器（LMS、NLMS）

作者:桂. 时间:2017-04-02 08:08:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6658203.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记08] 前言西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第五.六章:最小均方自适应滤波器(LMS,Least Mean Square)以及归一化最小均方自适应滤波器(NLMS,Normalized Least Mean Square).全文包括: 1)LMS与维纳滤波器(Wiener F

自适应滤波器（Adaptive Filter）

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的

线性判别分析（LDA）准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则

准则采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

div有最小高度且自适应高度

DIV最小高度且自适应高度在IE6中,如果子容器的高度超过父容器的时候,父容器会被子容器撑开,所以我们可以直接设置一个height的高度值即可.但是在IE7和firefox就不行了,它不会自动撑开. 如果要设置DIV自适应高度,我们可以采用height:auto;这个属性:不过这个属性IE6又不支持了.是不是很头痛?其实解决这个问题不难,而且方法也不少,这里推荐一种:(假设我们需要控制的这个DIV最小高度是100px,超过时就让里面的信息自动撑开): 1 2 3 4 5 .div{

RLS自适应滤波器中用矩阵求逆引理来避免求逆运算

在RLS自适应滤波器的实现过程中,难免不涉及矩阵的求逆运算.而求逆操作双是非常耗时的,一个很自然的想法就是尽可能的避免直接对矩阵进行求逆运算.那么,在RLS自适应滤波器的实现中,有没有一种方法能避免直接求逆运算呢?答案当然是用的:使用矩阵求逆引理来避免对矩阵进行直接求逆. 这里先对矩阵求逆引理做下介绍,也叫做Woodbury矩阵恒等式(或者称做Sherman–Morrison formula,这里统一称矩阵求逆引理)在线性代数中: \[{\left( {A + UCV} \right)^{ -

拥有最小高度能自适应高度，IE、FF全兼容的div设置

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" " http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <html xmlns=" http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="zh" lang="zh"> <head prof

自适应滤波：维纳滤波器——LCMV及MVDR实现

作者:桂. 时间:2017-03-24 06:52:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记03] 前言西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,上一篇看到维纳滤波基本形式:最优化问题,且无任何条件约束.这次看到有约束的部分,简单整理一下思路: 1)拉格朗日乘子法: 2)线性约束最小方差滤波器(Linearly constrained minimum-variance,LC

自适应滤波：维纳滤波器——FIR及IIR设计

作者:桂. 时间:2017-03-23 06:28:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html [读书笔记02] 前言仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,距离上次看这本书已经过去半个月,要抓点紧了.本文主要包括: 1)何为维纳滤波器(Wiener Filter); 2)Wiener滤波器的推导: 3)应用实例: 4)Wiener变体: 内容为自己的学习总结,内容多有参考他人,最后一并给出链接. 一.维纳滤波器简介

Libfilth(一个滤波器C库)使用

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录版本作者日期备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建目录版本历史修改记录 1 1. 概述 5 2. 库文件分析 5 2.1. filth.h/filth.c 6 2.1.1. quantize() 6 2.1.2. f

每日一练之自适应中值滤波器(基于OpenCV实现)

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域对邻域中像素进行的操作一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

自适应滤波：维纳滤波器——GSC算法及语音增强

作者:桂. 时间:2017-03-26 06:06:44 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记04] 前言仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的维纳滤波,全文包括: 1)背景介绍: 2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推导: 3)

图像处理基础(2)：自适应中值滤波器(基于OpenCV实现)

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域对邻域中像素进行的操作一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

基于FPGA dspbuilder的DNLMS滤波器实现

自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一,经过多年的发展,已经被广泛应用于数字通信.回声消除.图像处理等领域.自适应滤波算法的研究始于20世纪50年代末,Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS).算法由于结构简单,计算量小,易于实时处理,因此在噪声抵消,谱线增强,系统识别等方面得到了广泛的应用.为了克服定步长LMS算法中收敛速度.收敛精度及跟踪速度等对步长大小选取相互矛盾的缺点,人们提出了许多变步长LMS算法,但是,当输入信号具有强相关性时,例如语音信号,LMS算

Kalman滤波器从原理到实现

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.

基于Opencv的自适应中值滤波函数selfAdaptiveMedianBlur（）

7.3.3 自适应滤波器自适应中值滤波器对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声.自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时,试图保留细节,这是传统中值滤波器所做不到的.正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样,自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内.然而,与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时,会根据本节列举的某些条件而改变(增大或缩小)Sxy

图像算法五：【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720 版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分

Kalman滤波器原理和实现

Kalman滤波器原理和实现 kalman filter Kalman滤波器的直观理解[1] 假设我们要测量一个房间下一刻钟的温度.据经验判断,房间内的温度不可能短时大幅度变化,也就是说可以依经验认为下一刻钟的温度等于现在的温度.但是经验是存在误差的,下一刻的真实温度可能比我们预测温度上下偏差几度,这个偏差可以认为服从高斯分布.另外我们也可以使用温度计测量温度,但温度计测量的是局部空间的温度,没办法准确的度量整间房子的平均温度.测量值和真实值得偏差也认为服从高斯分布. 现在希望由经验的预测温度和

时间序列八: 以NASA之名: 卡尔曼滤波器

目录以NASA之名: 卡尔曼滤波器引言荣耀骑士卡尔曼滤波器* 参考文献: 以NASA之名: 卡尔曼滤波器 'That's one small step for man,one giant leap for mankind.' - Neil Alden Armstron 引言二十世纪的阿波罗登月计划在人类历史上是浓墨重彩的一笔, 是人类科学发展极其重要的里程碑. 在此计划中, 阿姆斯特朗在月球上说出了上面的一句话,是对此计划最最恰当的注释. 说起来这个计划很''简单'': 送人到月球转一

最小均方算法（LMS Algorithm）理论及DSP实现

LMS算法可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法,神经网络中对参数的学习使用的就是LMS的思想,在通信信号处理领域LMS也非常常见,比如自适应滤波器. 本文主要对LMS(Least Mean Square)算法进行简单的整理,包括内容: (1)理论上介绍基于LMS的梯度下降算法(包括BACH/STOCHASTIC),给出一个matlab的实现 (2)DSP上的实现,主要使用C语言 1. LMS算法理论问题引出因为本人感兴趣的领域为机器学习,因此这里先说明下学习的过程,给定这样一个问题:某

【HEVC简介】SAO-Sample Adaptive Offset，样本自适应偏移量

paper: Sample Adaptive Offset for HEVC <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 一.概述:这是目前H265中比较热门的技术,根据以前的测试,SAO性价比远远超过Deblock和ALF. 1. SAO标准框架中位置: 编码器端: 从流程中可以看到,SAO和ALF是loop内的操作,接在Deblockingfilter(也是loop内操

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