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2023-06-23
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令(n)代表n时刻的N×1维梯度矢量,这里N等于滤波器滤波系数个数;w(n)为自适应滤波器在n时刻的滤波系数或权矢量。按照最陡下降法调节滤波系数,则在n+1时刻的滤波系数或权矢量w(n+1)可以用下列简单的递归关系来计算:
w(n+1)=w(n)+μ[-Δ(n)] (9-12)
式中,μ是一个正实数,通常称它为自适应收敛系数或步长。由梯度的定义,Δ(n)可以写成:
当滤波系数为最佳值即维纳解时,梯度矢量Δ(n)=E[e(n)x(n)]=0。这意味着误差信号与输入信号矢量的每一个分量都正交(即互不相关)。且由式(9-5)不难证明:
E[e(n)y(n)]=0 (9-14)
结合式(9-7)和式(9-13),可求得梯度如下:
(n)=-2P+2Rw(n) (9-15)
因此,在最陡下降法中,当相关矩阵R与互相关矢量P已知时,则由w(n)可以计算梯度矢量(n),然后将式(9-15)代入到式(9-12)中,可以计算滤波系数的更新值:
w(n+1)=w(n)+2μ[P-Rw(n)] (9-16)
式中,μ是收敛因子。式(9-16)是最陡下降法的数学公式,由此可得到信号流图如图9-5所示。图中,I是N阶单位阵。
图9-5 最陡下降算法的信号流图
有关全相位数字信号处理方法及MATLAB实现的文章
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