WikiDer > Адаптивный фильтр ядра - Википедия

Kernel adaptive filter - Wikipedia

В обработка сигналов, а адаптивный фильтр ядра это разновидность нелинейного адаптивного фильтра.[1] An адаптивный фильтр это фильтр, который адаптирует его функция передачи для изменения свойств сигнала с течением времени за счет минимизации ошибки или функция потерь это характеризует, насколько фильтр отклоняется от идеального поведения. Процесс адаптации основан на обучении на последовательности выборок сигнала и, таким образом, является онлайн алгоритм. Нелинейный адаптивный фильтр - это фильтр, в котором передаточная функция нелинейна.

Адаптивные фильтры ядра реализуют нелинейную передаточную функцию, используя методы ядра.[1] В этих методах сигнал преобразуется в многомерный линейный пространство функций а нелинейная функция аппроксимируется как сумма по ядрам, область определения которых является пространством признаков. Если это делается в воспроизводящее ядро ​​гильбертова пространства, ядерный метод может быть универсальным аппроксиматором для нелинейной функции. Преимущество ядерных методов состоит в том, что они имеют выпуклые функции потерь, не имеют локальных минимумов и являются лишь умеренными. сложный реализовать.

Поскольку многомерное пространство признаков линейно, адаптивные фильтры ядра можно рассматривать как обобщение линейных адаптивных фильтров. Как и в случае с линейными адаптивными фильтрами, есть два общих подхода к адаптации фильтра: фильтр наименьших средних квадратов (LMS)[2] и рекурсивный фильтр наименьших квадратов (СБН).[3]

Рекомендации

  1. ^ а б Вэйфэн Лю; Хосе К. Принсипи; Саймон Хайкин (март 2010 г.). Адаптивная фильтрация ядра: всестороннее введение (PDF). Вайли. С. 12–20. ISBN 978-0-470-44753-6.
  2. ^ Лю, Вэйфэн; Покхарел, П.П .; Принсипи, Дж. К. (1 февраля 2008 г.). "Ядровый алгоритм наименьших квадратов". Транзакции IEEE при обработке сигналов. 56 (2): 543–554. Дои:10.1109 / TSP.2007.907881. ISSN 1053-587X.
  3. ^ Engel, Y .; Mannor, S .; Меир, Р. (2004-08-01). «Ядро рекурсивного алгоритма наименьших квадратов». Транзакции IEEE при обработке сигналов. 52 (8): 2275–2285. Дои:10.1109 / TSP.2004.830985. ISSN 1053-587X.