3.4.1. Синтез методом наименьших квадратов
В настоящем разделе мы рассмотрим алгоритмы такого выбора
, при котором минимизируются ошибка
в выражении (3.36) и некоторые связанные с ней функционалы ошибки. Эти алгоритмы, как правило, очень просты и практически ничего не требуют, кроме решения нескольких линейных уравнений.
Коэффициенты фильтра, минимизирующие
, можно получить с помощью уже известного нам метода окон, если взять функцию окна, постоянную в
. Чтобы убедиться в этом, начнем с определения
:
.
Используя теорему Парсеваля, можно выразить
через величины, определенные в пространственной области
(3.47)
В последнем выражении учтено, что отклик
равен 0 при любых
вне области
. Поскольку обе суммы в выражении (3.47) положительны и только первую можно изменять подбором коэффициентов фильтра
, то
достигает минимума при
(3.48)
т. е. для фильтра, который получается при использовании метода окон с постоянной в области
функцией окна.
В несколько более общем случае, когда наложены линейные ограничения и частотный отклик фильтра описывается выражением (3.42), имеем
.
Для минимизации
найдем производные этого выражения по каждому из
, приравняем их нулю и решим полученные уравнения. Поскольку частные производные
являются линейными функциями неизвестных коэффициентов, это потребует в худшем случае решения
линейных уравнений, которые можно записать в виде
,
, где (3.49)
, (3.50a)
. (3.50б)
В распространенном частном случае, когда
ортогональны (
для
), решением (3.49) будет просто
. Число линейных уравнений, требующих совместного решения, определяет верхний предел допустимого числа степеней свободы.
Мера ошибки
в равной степени учитывает ошибки на всех частотах. Из опыта синтеза методом окон мы знаем, что фильтры с минимизацией по
не всегда оказываются удовлетворительными: для них характерны значительные пульсации в полосах пропускания и непропускания. Кроме того, если зависимость
сложна, вычисления интегралов в выражении (3.506) может представить значительные трудности. Указанные недостатки можно частично устранить, если заменить ошибку
ошибкой
, имеющей вид
. (3.51)
Совокупность частот
, называемых ограничивающими частотами, соответствует конечному числу дискретных позиций на двумерной частотной плоскости, а положительные числа
обозначают весовые коэффициенты. При такой мере ошибки мы можем в тех областях частотной плоскости, где ошибка должна быть мала, увеличить плотность ограничивающих частот и (или) увеличить их веса. На практике число ограничивающих частот должно в несколько раз превышать число степеней свободы.
Нахождение коэффициентов
минимизирующих
по-прежнему требует решения
линейных уравнений с
неизвестными:
,
, (3.52)
, (3.53a)
. (3.53б)
Хотя точно так же можно синтезировать фильтры с минимизацией нормы ошибки
, получающиеся в этом случае уравнения нелинейны, и их решение связано со значительными трудностями. В этом случае чаще используют итерационный алгоритм, например метод наискорейшего спуска, позволяющий получать значения коэффициентов фильтра, последовательно приближающиеся к требуемым. Коэффициенты
на
-й итерации метода наискорейшего спуска определяются из уравнения
,
. (3.54)
Параметр
известен под названием размера шага. Для его выбора существуют различные приемы.