5.4. Оценки коэффициентов отражения по выборкам данныхИстинное преимущество решетчатого фильтра проявляется, если он используется в адаптивной фильтрации, где необходимо определять характеристики неизвестного процесса по наблюдаемым выборкам данных. В остальной части главы представлен адаптивный решетчатый фильтр, в котором для корректировки коэффициентов отражения применяется каждая очередная выборка данных. В этом разделе представлены методы аппроксимации, оценивающие коэффициенты отражения на основе градиентного подхода или на основе оценок статистических характеристик выборки (блока) данных. В разд. 5.5 начата разработка точного рекурсивного решения для оценивания по методу наименьших квадратов, которое легко приводит к решетчатой структуре фильтра. В разд. 5.7 представлена более простая система рекурсивных уравнений, в которой использованы нормированные переменные. В самых ранних методах оценивания коэффициентов отражения допускалось, что сигнал является локально стационарным. Следовательно, для статистического определения коэффициентов отражения (5.6) и (5.8) использовались аппроксимации выборки данных. Когда процесс В методах блочных данных используется Выражением для Эта оценка В определениях (5.19) и (5.20) для коэффициентов отражения используются блоки из
|