======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的…

在RLS自适应滤波器的实现过程中,难免不涉及矩阵的求逆运算.而求逆操作双是非常耗时的,一个很自然的想法就是尽可能的避免直接对矩阵进行求逆运算.那么,在RLS自适应滤波器的实现中,有没有一种方法能避免直接求逆运算呢?答案当然是用的:使用矩阵求逆引理来避免对矩阵进行直接求逆. 这里先对矩阵求逆引理做下介绍,也叫做Woodbury矩阵恒等式(或者称做Sherman–Morrison formula,这里统一称矩阵求逆引理)在线性代数中: \[{\left( {A + UCV} \right)^{ -…

在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡 尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥 伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Approach to Linear Fil…

https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/62416759 ASEF相关滤波器: Average of Synthetic Exact Filters David S. Bolme, Bruce A. Draper, J. Ross Beveridge CVPR, 2009 相关滤波器可以用于物体定位.相关滤波器算法的思想是学习一个滤波器hh,然后和图像fifi进行卷积操作   $$ f(n) = \begin{cases} n/2, & \…

简介 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting“(自适应增强)的缩写,是一种迭代提升算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 它的自适应在于:其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器. 基本思…

目录(?)[-] 简介 原理 代码实现 1 Spatial Weight 2 Similarity Weight 3 Color Filtering 在SSAO中的使用 1. 简介 图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用bilateral blur 算法进行降噪.Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点…

1 背景 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率.核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 2 动态设置 Shuffle Partition 2.1 Spark Shuffle 原理 如上图所示,该 Shuffle 总共有 2 个 Mapper 与 5 个 Reducer.每个 Mapper 会按相同的规则(由 Partitioner 定义)将自己的数据分为五份.每个 Reducer 从这两个…

真实的温度测试数据,通过加热棒加热一盆水测得的真实数据,X轴是时间秒,Y轴是温度: 1)滤波前 2)滤波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)滤波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y轴放大10倍并取整 .   相关C语言代码: #define LINE 1024 ; , q=; float kalmanFilter(float inData) { p = p+q; kGain = p/(p+r); inData = prev…

在使用前,当知悉以下几点: 函数进程由手动汇编而成,已充分发挥器件效率.同时TI对外提供C和线性汇编代码 对于个人一些特殊应用,DSPLIB可能会带来额外的cycle消耗 TI DSPLIB依平台和时间变迁均会发生变动,具体使用时应参照手册描述小心使用 使用注意事项 1. 几乎所有的数组访问都要求字/双字对齐,建议均使用双字对齐. 2. TI给出了每个库函数的cycle消耗情况,其假设所有的代码和数据访问都发生在L1 cache中,如果存储访问发生在L2/片外存储器,实际消耗cycle数将增大.…

作者:桂. 时间:2017-04-02  08:08:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6658203.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记08] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第五.六章:最小均方自适应滤波器(LMS,Least Mean Square)以及归一化最小均方自适应滤波器(NLMS,Normalized Least Mean Square).全文包括: 1)LMS与维纳滤波器(Wiener F…