|
|
вы сумели замутить простую классическую до тривиальности тему. Читайте учебники. На вход подаётся тестовый вектор X на выходе вектор Y = H(*)X. Решение наименьших квадратов - нормальные уравнения, в матричном виде XX * H = YX. XX - матрица ковариации X, XY - матрица взаимной корреляции X и Y. Для регуляризации ещё добавляют к XX немного единичной матрицы. Если X - м-последовательность, матрица XX почти диагональна и H примерно пропорциональна YX. Для другого тестового сигнала X, нужно решать нормальные уравнения. Если строго то и для этого тоже. Иногда можно оправдать предположение, что XX - тёплиц - тогда решается Левинсоном. В более общем случае это ковариационные уравнения и для них тоже есть быстрый алгоритм, но другой. Недавно здесь на конфе проскочила ссылка на статью с программой быстрого алгоритма решения ковариационных уравнений.
Надоело поискать импульсную характеристику, можете поискать обратную ей противосвёртку. Для этого поменяёте в предыдущих рассуждениях X и Y местами. Вот и всё.
Ну ещё особо продвинутые Хайкины и Видроу решают нормальные уравнения не в лоб, а постепенно, с помощью адаптивных фильтров.
|
|
E-mail: 
info@telesys.ru
