Suponga el siguiente filtro IIR de primer orden: y[n]=αx[n]+(1−α)y[n−1]y[n]=αx[n]+(1−α)y[n−1] y[n] = \alpha x[n] + (1 - \alpha) y[n - 1] ¿Cómo puedo elegir el parámetro st? El IIR se aproxima lo mejor posible al FIR, que es la media aritmética de las últimas muestras:αα \alpha kk k...
Actualmente estoy aprendiendo acerca de las estimaciones de mínimos cuadrados (y otras) para la regresión, y de lo que también estoy leyendo en algunas publicaciones de algoritmos adaptativos, a menudo aparece la frase "... y dado que la superficie de error es convexa ..." y cualquier profundidad...
Soy nuevo en el tema de la detección comprimida. Leí algunos documentos al respecto de R. Baranuik, Y.Eldar, Terence Tao, etc. Todos estos documentos básicamente proporcionan los detalles matemáticos detrás de esto, es decir, Sparsity, RIP, minimización de la norma L1, etc. Sin embargo, ¿alguien...
La respuesta más votada a esta pregunta sugiere que para ignorar una señal mientras se conservan las transiciones bruscas, se debe minimizar la función objetivo: El | x-yEl |2+ b | F( y) ||x−y|2+b|f(y)| |x-y|^2 + b|f(y)| donde es la señal ruidosa, es la señal sin ruido , es el parámetro...
Estoy tratando de encontrar la longitud de filtro óptima para un Filtrado Adaptativo, usando el Algoritmo RLS. Estoy usando este diseño: Entonces, la señal de "error" es la señal sin ruido (y esa es la señal que quiero). Si tengo e ( n ) = d( n ) - y( n )e(n)=d(n)−y(n)e(n) = d(n)-y(n) pero re(...