необходим алгоритм функции компенсации аналогового сигнала Опции

[kanzler]

Есть аналоговая схема компенсации сигнала по амплитуде и фазе. Схемой управляет микроконтроллер с помошью цифровых резисторов (один резистор управляет амплитудой, другой фазой). Нужен алгоритм настройки компенсации схемы. Подскажите, плиз.

[Stanislav]

Хорошая схема...
А "алгоритм функции" - это что?

[kanzler]

Хорошая схема...
А "алгоритм функции" - это что?

Хм ... а я думал что я один на форуме незнаю что это такое.

[Fast]

ну без приведения схемы или ее краткого описания
вам вряд ли что подскажут

для начала нужен датчик включения сигнала
получение симфазной и квадратурной составляющих, по которым перестраивать активное и реактивые сопротивления схемы

А как перестраивать - зависит от схемы

[SM]

Есть аналоговая схема компенсации сигнала по амплитуде и фазе. Схемой управляет микроконтроллер с помошью цифровых резисторов (один резистор управляет амплитудой, другой фазой). Нужен алгоритм настройки компенсации схемы. Подскажите, плиз.

Я думаю тут намёк на адаптивную фильтрацию, только сам фильтр выполнен не в цифровом виде, а в аналоговом. Советую посмотреть, как выводилась математика LMS и RLS фильтров, а потом попытаться вывести аналогичные зависимости для Вашего случая.

[Fast]

SM,
адаптивные фильтры это конечно здорово
но нам нужна настроечная последовательность, по которой эти фильтры обучать
а это далеко не всегда возможно

мне все же интересно, что это за устройство и как оно будет применяться, имеется ли эталонный сигнал хотя бы одного направления передачи

а то гадай-придумывай алгоритмы

[Shurmas]

может быть табличным методом настраивать ?

[SM]

SM,
адаптивные фильтры это конечно здорово
но нам нужна настроечная последовательность, по которой эти фильтры обучать
а это далеко не всегда возможно

А настроечная последовательность адаптивным фильтрам нужна далеко не всегда. Вот например эхозаградители работают без всякой спец-последовательности, и ничего. Ликвидация помех с ЭКГ/ЭЭГ тоже, шумоподавление в системах связи оператор-клиент (например на заправках, и т.п., где шума много), и т.д.

[Fast]

У них есть опорный сигнал, т.е. свой собственный
он и подается на обучение в качестве эталона

[SM]

У них есть опорный сигнал, т.е. свой собственный
он и подается на обучение в качестве эталона

Что за бред? НИЧЕГО не подается для обучения, тем более "свой собственный". Есть первый сигнал на входе фильтра, есть сигнал с выхода фильтра, и есть второй сигнал, в котором надо что-то компенсировать при помощи фильтрованного первого сигнала. Фильтр подстраивается ПОСТОЯННО в процессе работы без всяких обучающих сигналов по критерию минимума среднего квадрата разности между вторым сигналом и выходом фильтра. Теперь к описанному тут случаю - в классических LMS/RLS фильтр цифровой. Тут - аналоговый. В класике крутим коэффициенты - тут изменяем сопротивления, емкости, в общем то, что можно изменить.

Более того, в некоторых случаях первый сигнал есть задержанный второй, если цель выделить полезный шумоподобный сигнал из сигнала с гармоническими помехами.

Обучающие сигналы (или последовательности) бывает и применяются, например для настройки адаптивных эквалайзеров в демодуляторах, но это частный случай, и не частый.

[Fast]

Вот раскричался, а сказал почти тоже самое, только книжными словами
Ладна, тогда на пальцах, на примере эхокомпенсатора, реализованного в модемах: там 2 вида их –
1. обучаются по тестовой последовательности (модемы серии V.32, V.34, V.90) и
2. по самому сигналу непрерывно (типа BRI, HDSL)

Первый сигнал – есть «свой собственный» сигнал модема, есть входной сигнал для адаптивного фильтра экокомпенсатора,
Второй сигнал – есть смесь сигналов встречного модема + уменьшенная копия первого сигнала (его эхо), задержанная на время прохождения удвоенного расстояния между модемами.
Разность выхода фильтра и второго сигнала подаем в качестве ошибки для перестройки (читай, адаптации, обучения) адаптивного фильтра эхокомпенсатора.

Вот и сейчас говорю, что «свой собственный» сигнал модема, который без шумов и искажений, без которого ваапще-то компенсация невозможна, в качестве эталона подается на схему обучения. Ну может непонятно выразился, зато коротко, а то вот сколько пришлось расписать…

А так, ежели че непонятно – спрашивайте :D
Реализовывал я адаптивные компенсаторы, работающие как по МНК, так и по РНК, обучающиеся как по тестовой последовательности, так и непрерывно по сигналу,
правда только софтово. Кстате, и корректоры в демодуляторах тоже.


А в аналоговом виде.. получше будет индуктивности менять

[Foris]

может посмотреть ДШ на zl38002 там расписаны принципы подавления.

[SM]

Вот раскричался, а сказал почти тоже самое, только книжными словами
Ладна, тогда на пальцах, на примере эхокомпенсатора, реализованного в модемах:
....
А так, ежели че непонятно – спрашивайте :D

И я Вам на пальцах.

Модем это частный случай. Пример номер один - шумоочистка. Имеем два сигнала (с двух микрофонов). Один там, куда говорит клиент, второй в стороне. Шум оба принимают коррелированный, речь принимает один. Принятый шум пропускаем через адаптивный фильтр, вычитаем из сигнала с голосом (задержанным), минимизируем уровень этой разности. Итого получаем очистку сигнала от шума.

Второй пример. Энцефалограмма. Очистка от помех. В ней есть помехи, вызываемые работой мышц, которые сильнее полезного сигнала. Берем два датчика - один там, откуда надо взять полезный сигнал, второй там, где этого сигнала нет, но есть помеха. Кстати в куче с ней еще и сеть и ее гармоники. Пропускаем эту помеху через адаптивный фильтр, вычитаем из смеси полезного сигнала с помехой, настраиваемся по минимизации разности. Результат - вполне чистый полезный сигнал.

Третий пример - принимаем шумоподобный сигнал в условиях гармонических помех внутри спектра этого сигнала. Важен характер шума, вырезать куски спектра нельзя. Решение - задерживаем сигнал на время, большее одного периода самой низкочастотной составляющей помехи. Подаем незадержанный сигнал на адаптивный фильтр, его выход вычитаем из задержанного. Минимизируем естессно эту разность. Итого коррелированные составляющие компенсируем (ликвидируем), некоррелированные остаются.

Где тут "обучающий" сигнал? Где какой-то "свой собственный» сигнал модема, который без шумов и искажений, без которого ваапще-то компенсация невозможна". Еще как возможна компенсация без таких сигналов, просто разные области применения.

Более того, я в сообщении упомянул модемы, что в них действительно применятся настройка по последовательности. Вот цитата "Обучающие сигналы (или последовательности) бывает и применяются, например для настройки адаптивных эквалайзеров в демодуляторах, но это частный случай, и не частый."

И говорю всего лишь о том, что не одними модемами (точнее демодуляторами) ограничивается применение технологий адаптивной фильтрации.

P.S.
Если что, тоже обращайтесь, эти проблемы мной были решены вполне успешно, и не раз. И даже на структурах Лагье, цепочки всепропускающих IIR первого порядка. А не только классические МНК/РНК.

P.P.S
Возвращаясь к теме топика - если речь идет о компенсации аналогового сигнала, то значит у человека есть два сигнала, один, в котором надо что-то скомпенсировать, и второй, пропускаемый через систему с изменяемыми параметрами, и вычитаемый (или прибавляемый) к первому сигналу. Это задача чисто адаптивной фильтрации.

[Fast]

ок, принято
хотелось бы теперь послушать, что скажет сам автор темы

[kanzler]

Всё намного проще. Мне не надо изобретать модем. Нужен просто алгоритм компенсации аналогово сигнала. То есть свести сигнал до минимума за счёт изменения сопротивления цифровых резисторов которые изменяют амплитуду и фазу сигнала

[alex_os]

Всё намного проще. Мне не надо изобретать модем. Нужен просто алгоритм компенсации аналогово сигнала. То есть свести сигнал до минимума за счёт изменения сопротивления цифровых резисторов которые изменяют амплитуду и фазу сигнала

Непонятно что значить "свести сигнал" до минимума? Что это за сигнал который нужно свести до минимума? Иными словами какая у Вас стоимостная функция? Скажем у Вас есть какой-то внешний сигнал
x(t), есть сигнал амплитудой, фазой которого нужно управлять y(t, A, fi). И нужно выбрать такие А и fi, чтобы некоторая величина J( x(t), y(t, A, fi) ) была минимальной. Что есть в вашем случае J(..)?
Наверное J представляет собой что-нибудь вроде J = E[ (x(t) - y(t,A,fi) )^2 ], где E - это матожидание.

[SM]

Всё намного проще. Мне не надо изобретать модем. Нужен просто алгоритм компенсации аналогово сигнала. То есть свести сигнал до минимума за счёт изменения сопротивления цифровых резисторов которые изменяют амплитуду и фазу сигнала

Так объясните, раз проще. Что надо минимизировать? Амплитуду суммы или разности какого-то сигнала с каким-то управляемым, какая норма должна быть применена, и т.д. Пока Вы будете тщательно скрывать условия задачи, Вам и будут отвечать в том же духе. Так как телепатов тут мало.

[kanzler]

Так объясните, раз проще. Что надо минимизировать? Амплитуду суммы или разности какого-то сигнала с каким-то управляемым, какая норма должна быть применена, и т.д. Пока Вы будете тщательно скрывать условия задачи, Вам и будут отвечать в том же духе. Так как телепатов тут мало.

Амплитуду суммы опорного сигнала и информативного сигнала. Сумму надо свести к минимуму, изменяя параметры информативного сигнала по амплитуде и фазе.

[Oldring]

Амплитуду суммы опорного сигнала и информативного сигнала. Сумму надо свести к минимуму, изменяя параметры информативного сигнала по амплитуде и фазе.

Уважаемый, один взгляд со стороны на эту беседу. Вы пока что не можете даже сформулировать свою задачу в понятных для окружающих терминах. Варианта вижу два: либо почитать сначала что-либо по адаптивным фильтрам, либо предложить кому-нибудь денег за то, чтобы он подъехал и на месте сам разобрался в постановке задачи. Иначе эта тема обречена на флуд.

Также меня сильно смутило Ваше утверждение, что "всё намного проще". Как вы можете оценивать сложность задачи, не понимая _ничего_ в ней?

[SM]

Амплитуду суммы опорного сигнала и информативного сигнала. Сумму надо свести к минимуму, изменяя параметры информативного сигнала по амплитуде и фазе.

Опорный откуда берется? На сколько хорошо коррелирован с информативным?

[Andy_F]

Очередная компенсация "пролезания" сигнала из передающего тракта в приёмный... Человеку нужен, как я понимаю, обычный алгоритм поиска экстремума функции 2 переменных (т.е., меняя 2 величины, получить минимальную 3-ю величину), а вовсе не адаптивная фильтрация. И относится задача к курсу математики средней школы.

Сообщение отредактировал Andy_F - Oct 11 2006, 09:18

[BVU]

Так объясните, раз проще. Что надо минимизировать? Амплитуду суммы или разности какого-то сигнала с каким-то управляемым, какая норма должна быть применена, и т.д. Пока Вы будете тщательно скрывать условия задачи, Вам и будут отвечать в том же духе. Так как телепатов тут мало.

Амплитуду суммы опорного сигнала и информативного сигнала. Сумму надо свести к минимуму, изменяя параметры информативного сигнала по амплитуде и фазе.

Вы сами то поняли, что написали? Если хотите получить удовлетворительно-грамотный ответ изложите свою задачу в свете 'теории сигналов'. Либо для начала обрисуйте примитивную модель - есть опорный сигнал с такими-то характеристиками, есть сигнал ('сторонний') параметрами которого (амплитуда, фаза) необходимо управлять относительно опорного и т.д.

[Fast]

Амплитуду суммы опорного сигнала и информативного сигнала. Сумму надо свести к минимуму, изменяя параметры информативного сигнала по амплитуде и фазе.

kanzler, из всего сказанного Вами, я пришел к выводу, что это
- очередная задача компенсации "пролезания" сигнала из передающего тракта в приёмный.. /Andy_F/
- если это так, то это чистая задача адаптивной фильтрации (что есть итеративный подход к получению какой-л. оценки, в том числе и поиска экстремума), и возникает резонный вопрос "насколько коррелирован опорный сигнал с информативным" /SM/,
потому что
- если мы имеем всепропускающий тракт с линейной АЧХ и ФЧХ на всем диапазоне (чего реально никогда не бывает) и информативный (далее I) сигнал есть масштабированная (напр.уменьшенная) копия опорного(далее O), то возможно просто покрутить амплитуду и фазу, чтобы добиться желаемого вами результата - минимизировать сумму сигналов I и O.

для этого нужен комплексный фильтр 1-го порядка (далее F)
на вскидку алгоритм обучения сведется к /возможны другие варианты/
F += k * (O - I),
где k - коэффициент адаптации (< 1, например 0.001-0.1 в зависимости от желаемой скорости сходимости и ошибки СКО),
начальное состояние фильтра F.re = 1.0, F.im = 0.0
O, I – комплексные сигналы опорный и информативный

если тракт имеет свои хитрые-ломаные АЧХ и ФЧХ, и/или сигналы I/O слабо коррелированны, да если тракт вообще нелинейный, то
я могу опубликовать на форуме в качестве ответа книжку Тихонова или работы Стратановича...

поправьте меня, если что-то не так понял,
успехов

[alex_os]

Амплитуду суммы опорного сигнала и информативного сигнала. Сумму надо свести к минимуму, изменяя параметры информативного сигнала по амплитуде и фазе.

kanzler, из всего сказанного Вами, я пришел к выводу, что это
- очередная задача компенсации "пролезания" сигнала из передающего тракта в приёмный.. /Andy_F/
- если это так, то это чистая задача адаптивной фильтрации (что есть итеративный подход к получению какой-л. оценки, в том числе и поиска экстремума), и возникает резонный вопрос "насколько коррелирован опорный сигнал с информативным" /SM/,
потому что
- если мы имеем всепропускающий тракт с линейной АЧХ и ФЧХ на всем диапазоне (чего реально никогда не бывает) и информативный (далее I) сигнал есть масштабированная (напр.уменьшенная) копия опорного(далее O), то возможно просто покрутить амплитуду и фазу, чтобы добиться желаемого вами результата - минимизировать сумму сигналов I и O.

для этого нужен комплексный фильтр 1-го порядка (далее F)
на вскидку алгоритм обучения сведется к /возможны другие варианты/
F += k * (O - I),
где k - коэффициент адаптации (< 1, например 0.001-0.1 в зависимости от желаемой скорости сходимости и ошибки СКО),
начальное состояние фильтра F.re = 1.0, F.im = 0.0
O, I – комплексные сигналы опорный и информативный

если тракт имеет свои хитрые-ломаные АЧХ и ФЧХ, и/или сигналы I/O слабо коррелированны, да если тракт вообще нелинейный, то
я могу опубликовать на форуме в качестве ответа книжку Тихонова или работы Стратановича...

поправьте меня, если что-то не так понял,
успехов

Наверное правильнее такой алгоритм обучения (классический LMS)
F+=k*conj(O)*(O-I);

[Fast]

Наверное правильнее такой алгоритм обучения (классический LMS)
F+=k*conj(O)*(O-I);

Ну тогда и не I вовсе, а I' - т.е. прошедший через фильтр F
а можно и O'