Выложил в zipе

Не работает у вас Adamar TD LMS, он просто улетает куда-то пока сигнал фильтры заполняет, посмотрите в моей модели есть задержка включения эквалайзера, уберите её и эквалайзер сразу же будет разваливаться.

проверил модельку еще раз, сверился с грандами хайкин/диниц/саиед вроде ошибок нет. Единственный недостаток был в том что в NLMS алгоритм при использовании фильтра по мощности работает лучше. Выяснил еще интересные подробности :

1. При одновременном старте эквалайзеров LMS/NLMS/ATD-LMS при стартовой точке с использованием априорной информации о канале ATD-LMS сходиться медленнее
2. При одновременном старте эквалайзеров LMS/NLMS/ATD-LMS при нулевой стартовой точке ATD-LMS сходиться много быстрее.

при этом график MSE для ATD-LMS ведет себя очень интересно, в моих наблюдениях он всегда двух-ступенчатый. Идет быстрый переход на какое то среднее решение, потом он идет горизонтально и резкий переход на минимальную MSE. Если бы этого горизонтального участка не было, тогда сходимость ATD-LMS была бы хорошей. Но вообще у меня появляется ощущение что адамар не подходящий вариант преобразования комплексных сигналов, как то все с ним не однозначно.


ЗЫ. Все эти выводы для слепой настройки эквалайзера, если использовать обучающую последовательность, то ATD-LMS дает чуть большую скорость сходимости

Непонятно что имеется ввиду, скорее всего где-то ошибка.



Это всё из-за слепого критерия. Попробуйте DFT для ортогонализации, думаю не имеет это решающего значения.



Ну не знаю как вы смотрите, гораздо быстрее этот алгоритм в принципе.

в модели вывожу на один график кривые mse для 3-х эквалайзеров. вот например результат эксперимента для канала с одним спектральным нулем. В названиях файлов train/blind - обучение по последовательности/слепой, zero/one - нулевые/не нулевые (центральный коэфф. равен 1) начальные условия. По шкале времени одно деление 1000 символов. Слева на право : blind_one.jpg/blind_zero.jpg/train_one.jpg/train_zero.jpg

Видно что для слепой настройки с нуля только адамар смог найти решение, но при настройке не с нуля, он настраивался дольше. Вот мне не понятна эта "ступенька" у адамара при слепой настройке.

При настройке по последовательности я не могу сказать что он гораздо быстрее, если смотреть по уровню 0.05 то адамар сошелся за 1000 символов, а другие эквалайзеры за 1500. т.е. выигрыш по скорости всего в 1.5 раза.


ЗЫ. Или для меня ламера максималиста это "всего в 1.5 раза", а для умудренных опытом людей "целых в 1.5 раза" ?

Что-то сам уже запутался. На счёт ступеньки, наблюдал такое что со слепым критерием настройка может не запускаться в течении какого-то случайного времени. На счёт скорости надо подробнее думать, может действительно в этом конкретном случае выигрыш небольшой.

немного ввел в заблуждение, в эксперименте эквалайзеры стартуют на 500 ом отсчете, таки образом выигрыш адамара 2 раза 500 против 1000 символов

собрал в модели канонический RLS, на данном сигнале он сходиться до уровня 0.05 где то за 250-300 символов.

Сейчас проверяю идею с GAL эквалайзером (Gradient Adaptive Lattice), правда ни у кого из грандов он нормально не описан %(, в сети я тоже не нашел его внятного описания и схемы построения. За сим спрошу здесь:

Про Lattice фильтры все гранды приводят алгоритмы в которых нет коэффициентов FIR фильтра, а есть только коэффициенты поворота и ни слова не сказано про то, откуда брать выход эквалайзера. Правильно ли я понял следующее что решетка используется для ортогонализации входных данных, затем берутся backward ошибки и именно они подаются на обычный LMS эквалайзер?. При этом решетка адаптируется только по сигналу, без использования каких либо обучающих последовательностей ? Значит ли это что на стационарном сигнале коэффициенты поворота решетки должны быть фиксированы?

Спасибо.

собрал GAL-NLMS эквалайзер, скорость сходимости сравнима с каноническим RLS алгоритмом. И больше чем у адамара. При этом у решетки зависимость сходимости от mu в LMS части меньше чем у адамара. Кому интересно 8 ми таповый GAL c решеткой L=7 в атаче.


ЗЫ. Вот только фпга ресурса такой комплексный эквалайзер требует......

Не рекламы ради, а пользы дела для. Появилась неплохая литература по адаптивной фильтрации http://www.technosphera.ru/lib/book/333 на русском языке, от автора который давно занимается адаптивной обработкой (знаком лично). Книга только только вышла %)