domingo, 3 de junio de 2007

Filtros Adaptativos

Este tipo de filtros se caracteriza por tener coeficientes adaptativos que se adaptan a las condiciones de la señal. El tratamiento de los mismos supone pues trabajar con señales aleatorias (alguna de sus caracteríaticas es cambiante). En la mayoría de los casos, la variación de la señal será función del tiempo. La teoría de señales aleatorias supone pues el manejo de procesos estocásticos con variables aleatorias y sus conceptos asociados (esperanzas, funciones de correlación, ...).

Ejemplos de aplicaciones:

  • Ecualizadores Adaptativos
  • Smart Antennas
Filtrado Óptimo
Según un criterio determinado, por ejemplo Minimizar la potencia de la señal de Error
  • Gradiente y Error Cuadrático Medio mínimo
Algoritmo de Gradiente
  • Condición de convergencia:
    µ debe valer entre 0 y 1/lamda
    lamda será el parámetro porpio de la curva (parábola) / lamda= Rx(0) -autocorrelación de x[0]-
  • Rapidez de convergencia
Algoritmo LMS (Least Mean Squares -Mínimos Cuadrados-)

1 comentario:

Anónimo dijo...

hola, mi nombre es francisco y estoi trabajando en un proyectito de un ecualizador adaptivo,, utilizando claro,, filtros adaptivos, tendras algun texto o libro que me puedas recomendar para este proyecto??