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normlms

正規化最小二乗平均 (LMS) 適応アルゴリズムオブジェクトの作成

構文

alg = normlms(stepsize)
alg = normlms(stepsize,bias)

説明

関数 normlms はイコライザー オブジェクトを作成するために、関数 lineareq または関数 dfe で使用できる適応アルゴリズム オブジェクトを作成します。次に、関数 equalize でイコライザー オブジェクトを使用して信号をイコライズすることができます。信号のイコライズ プロセスの詳細は、「適応アルゴリズム」を参照してください。

alg = normlms(stepsize) は、stepsize のステップ サイズとゼロのバイアス パラメーターをもつ正規化最小 2 乗 (LMS) アルゴリズムに基づく適応アルゴリズム オブジェクトを作成します。

alg = normlms(stepsize,bias) は、正規化 LMS アルゴリズムのバイアス パラメーターを設定します。bias は 0 と 1 の間でなければなりません。このアルゴリズムはバイアス パラメーターを使用して、アルゴリズムの入力信号が小さいときの問題に対処します。

プロパティ

次の表では、正規化された LMS 適応アルゴリズム オブジェクトのプロパティを説明します。適応アルゴリズム オブジェクトの値の表示または変更方法の詳細は、「適応アルゴリズムのプロパティへのアクセス」を参照してください。

プロパティ説明
AlgType固定値、 'Normalized LMS'
StepSizeLMS ステップ サイズ パラメーター、非負の実数
LeakageFactorLMS 漏れ係数は、0 と 1 の間の実数です。1 の値は従来の重み更新アルゴリズムに相当します。0 の値はメモリのない更新アルゴリズムに相当します。
Bias正規化された LMS バイアス パラメーター、非負の実数

この関数を使用する例については、「イコライズからの遅延」を参照してください。

詳細

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アルゴリズム

「イコライザー構造体」で示す図に関して、w をすべての重み wi のベクトルとして定義し、u をすべての入力 ui のベクトルとして定義します。現在の重み集合 w に基づき、この適応アルゴリズムは次の式で新しい重み集合を作成します。

ここで * 演算子は複素共役を表し、H はエルミート転置を表します。

参考文献

[1] Farhang-Boroujeny, B., Adaptive Filters: Theory and Applications, Chichester, England, John Wiley & Sons, 1998.

参考

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