有没有办法提高归一化最小二乘 (NLMS) 滤波器的计算性能?已经提出了多延迟块频域 (MDF)滤波器来执行此操作,但它们也降低了收敛速度和准确性,因为它们只更新每个块一次估计的脉冲响应,而不是每个样本一次。还有其他方法吗?
如何提高最小均方 (LMS) / NLMS 过滤器性能?
信息处理
自适应滤波器
表现
最小二乘
2022-01-10 06:03:21
1个回答
如果您想在不走捷径的情况下实现“标准”NLMS 算法,那么您可能不会找到明显更有效的结构。LMS 过滤的块形式旨在使用快速卷积技术(如重叠保存或重叠添加)来加速该部分的过程。但是,正如您所指出的,滤波器系数仅按块更新,因为滤波器必须在块上保持恒定才能使用快速卷积方法。
如果您想保持逐个样本的更新特性,NLMS 的高度递归性质将限制您。虽然滤波动作是非递归的,但时刻 N 的滤波器系数是时刻 N-1 的系数的函数,这限制了您通过使用并行性或面向块的计算来加速处理的能力。在大多数情况下,没有免费的午餐:如果您想要纯 NLMS,那么您最好只是实现它。
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