Можно ли использовать фильтр Винера в качестве адаптивного фильтра, т.е. обновлять корреляционную матрицу и вектор взаимных корреляций непрерывно для каждого отсчёта?
Стоит задача подавления шума с помощью адаптивного фильтра.
Нашел один автореферат к диссеру - там приведены алгоритмы. Автор пишет, что для подавления шума использовал следующие алгоритмы: - МНС (методу наискорейшего спуска); - НОМ (непосредственного обращения ковариационной матрицы); - МСКО (миним. среднеквадратической ошибки).
МНС понятно - алгоритм LMS для стационарного сигнала. А вот НОМ - это как раз то, что я спросил, т.е. непрерывное обновление коэф. фильтра за счет обновления корреляц. матрицы? МСКО - это вообще критерий... Или есть алгоритм?
Как найти корреляц. матрицу для стационарного процесса я знаю, а как для нестационарного?
Спасибо.
--------------------
"Правильный путь один - СВОЙ" "Счастье - это не станция назначения, а способ путешествовать."
|