AD9361中文资料
AD9361中文资料，内容讲述了9361的使用，希望对射频开发者有用，AD9361规格除非另有说明,电气特性在 VDD GPO=33V, VDD INTERFACE=18V,所有其他VDDx引脚=1.3V,T=25°C下测得。表1参数符号最小值典型值最大值件测试条件/注释接收器,一般中心频率706000增益最小值最大值74.5800MH73.02300 MHZ(RX1A, RX2A)72.02300 MHz (RX1 B, RX1CRX2B, RX2C)65.55500 MHZ( RX1A, RX2A)增益步进接收信号强度指示器档位dB准确度dB接收器,800MHz噪声系数最大RX增益三阶输入交调载点IIP318dBrn最大RX增益二阶输入交周载点lP2最大RX增益本振(LO泄漏122dBmRX前端输入正交增益误差0.2%相位误差度调制精度(EVM)192MHz参考时钟输入S10巛1至RX2隔离R×1A至RX2A,RX1C至RX2CX1B至RX2B55RX2至RX1隔离RX2A至RX1A,RX2C至RX1CRX2B至RX1B接收器,2.4GHz噪声系数最大RX增益三阶输入交调载点lP314dBm最大RX增益阶输入父调载点lIP 2d bm最大RX增益本振(LO泄漏110dBm接收器前端输入正交增益误差相位误差0.2度调制精度(∈VM)4240MHz参考时钟输入5110RX1至RX2隔离RX1A至RXZA,RX1C至RX2CRX1B至RX2BRX2至RX1隔离RX2A至RX1A,RX2C至RX1CRX2B至RX1BRev. D Page 3 of 36AD9361参数符号最小值典型值最大值件测试条件注释接收器:55GHz噪声系数NF38最大RX增益三阶输入交调载点lP3d Bm最大RX增益二阶输入交调载点lP2dBm最人RX增益本振LO泄漏dBmx前端输入正交增益误差0.2相位误差度调制精度(EVM)40MHz参考时钟针对RF频率合成器内部加倍)输入51RX1A至RX2A隔离RXA至RX1A隔离5dB发射器一一般中心频率000z功率控制范围dB功率控制分辨率0.25发射器:800MHz输出S2最大输出功率dBm1MH信号音509负载)调制精度(EVM)192MHz参考时钟三阶输出交调载点OIP3dBm载波泄漏dBc0dB衰减40dB衰减本底噪声-157dBm/Hz90MHz偏移隔离1至TX2TX2至T×150dB发射器.24GHz输出SdB最大输出功率7.5dBm1MHz信号音(50Ω负载)调制精度(VM)dB40MHZ参考时钟三阶输出交调载点OIP319dbm载波泄漏0dB衰减3240dB衰减本底噪声156dBm/H290MHz偏移隔离TX1至TX2TX2至TX1dB发射器,5.5GHz输出S最大输出功率6.5dBm|7M信号音50负载)调制精度(EvM)3640MHz参考时钟(针对RF频率合成器内部加倍)三阶输出交调载点OIP317d Bm载波泄漏dBo0dB衰减40dB衰减本底噪声151dBm/Hz90MHz偏移隔离TX1至TX2TX2至TX150Rev. d Page 4 of 36AD9361参数1符号最小值典型值最大值件测试条件注释TX监控器输人(X_MON1,最大输入电平dBm动态范围准确度dBLO频率合成器O频率阶跃2.4 GHz. 40 MHz参考时钟积分相位噪声800 MHZrm100Hz至100MHz,3072MHz参考时钟(针对RF频率合成器内部加倍)24 GHz0.37rm100Hz至100MHz,40MHz参考时钟5.5 GHzrms100Hz至100MHz,40MHz参考时钟(针对R频率合成器内部加倍)参考时钟( REF CLKREF CLK要么为 XTALPXTALN引脚的输入要么为直接连接XTALN引脚的线路输入频率范围50品振输入外部振荡器信号电平Vpp|交流耦合外部振荡器辅助转换器ADO分辨度位输入电压最小值最大值VDDAIP3 BB-005DAO分辨度位输出电压最小值最大值VDD GPO-03输出电流mA数字规格(MOS)逻辑输入输人电压高VDD INTERFACE XO.8VDD INTERFACE低VDD INTERFACE×02V输入电流低+10逻辑输输出电压局VDD INTERFACE XO. 8低VDD_INTERFACE X0.2V数字规格(LVDS)逻辑输入输人电压范围8251575对中的各差分输入输入差分电压阈值100+100接收机差分输入阻抗100Rev. D Page 5 of 36AD9361参数符号最小值典型值最大值件测试条件/注释逻辑输出输出电压高低3751025输出差分电压150Vvvv可分75mV个阶跃编程输出失调电压1200通用输出输出电压高低VDD GPO×08VDD GPO×0.2输出电流SP|时序VDD INTERFACE= 1.8 VSPI CLK周期脉冲宽度SPI ENB建立至第一 SPI CLK上升沿最后 SPI CLK下降沿至0SPI ENB保持SPI DI数字输入建立至SP⊥CLKts数据输入保持至 SPI CLKnsSPI CLK上升沿至输出数据延迟4线模式3线模式ns总线周转时间,读BBP驱动最后地址位后总线周转时间,读0tco(max)nsAD9361驱动最后数据位后数字数据时序(CMOS),VDD INTERFACE=1.8VDATA CLK时钟周期1627661.44 MHZDATA CLK和 FB CLK脉冲宽度t的45%tcp的556TX数据TX FRAME,P0_D和建立至FB_CLK保持至 FB CLKHIX0DATA CLK至数据总线输出延迟toax01.5DATA_CLK至 RX FRAME延迟1.0脉冲宽度使能TXNRXFDD独立ENSM模式TXNRX建立至 ENABLEt0nsTDD ENSM模式总线周转时间RX前2×toTDD模式RX后2×tcpTDD模式容性负载3容性输入pRev. d Page 6 of 36AD9361参数符号最小值典型值最大值件测试条件注释数字数据时序(CMOS)VDD INTERFACE=2.5VDATA CLK时钟周期16.27661.44 MHzDATA CLK和 FB CLK脉冲宽度tcp的45%tc的55%TX数据TX FRAME,POD和P1 D建立至FB_CLK保持至 FB CLKDATA CLK至数据总线输出延迟tox0DATA CLK至 RX FRAME延迟tODDy脉冲宽度使能IXNRXXNRXPW trpFDD独立ENSM模式IXNRX建立至 ENABLEtTXNRXSU OIDD ENSM模式总线周转时间RX前2×toTDD模式tRusT2×tTDD模式容性负载容性输入数字数据时序LvDS)DATA_CLK时钟周期4.069245.76MHzDATA_CIK和FB_CK脉冲宽度t的45t的59TX数据IX HRAM和XD建立至 FB CLK保持至FB_CLKDATA CLK至数据总线输出延迟|tox025DATA CLK至 RX FRAME延迟0.25脉冲宽度使能FDD独立ENSM模式TXNRX建立至 ENABLE0TDD ENSM模式总线周转时间RX前2RX后容性负载容性输入pl电源特性13V电源电压1.2671.33VDD INTERFACE电源额定设置2.5LVDS1.82.5VDD INTERFACE容差+5%容差适用于任何电压设置VDD GPO电源标称设置3.3未用时,必须设为13VVDD GPO容差5%容差适用于任何电压设置电流消耗VDDx,休眠模式所有输入电流之和VDD GPO50A无负载指参数中多功能引脚的单个功能时,只会列出引脚名称中与规格相关的部分。要了解多功能引脚的仝部引脚名称,请参见引脚配置和功能描述"部分。Rev. D Page 7 of 36AD9361功耗一vDD_ INTERFACE表2 VDD INTERFACE=12V参数最小值典型值最大值件测试条件/注释休眠模式加电,器件禁用1RX 1TX DDRLTE10单端口2.9mA3072MHz数据时钟,CMOS双端∏2.7mA1536MHz数据时钟,CMOSLTE20双端口5.2mA3072MH数据时钟,CMOS2RX, 2TX, DDRLTE双端口1.3DA768MHz数据时钟,CMOSLTE10单端口4.6mA6144MHz数据时钟,CMOS双端口5.0mA3072MHz数据时钟,CMOSLTE20双端口8.2mA6144MHz数据吋钟,CMOSGSM双端口0.21.08MHz数据时钟,CMOSWiMAX 8.75双端口3.320MHz数据时钟,CMOSWiMAX 10单端口TDD RX0.5mA224MHz数据时钟,CMOSTDD TX3.6A224MHz数据时钟,CMOSFDD3.8448MHz数据吋钟,CMOSWiMAX 20双端口FDD6.7mA448MHz数据时钟,CMOS表3vDD| NTERFACE=18V参数最小值典型值最大值件测试条件/注释休眠模式加电,器件禁用1RX 1X DDRLTE10单端口4.5A3072MHz数据时钟,CMOS双端口4.1mA1536MHz数据时钟,CMOSLTE20双端口8.0mA30.72MHz数据时钟,CMoS2RX.2TX DDRLTE双端口2.0mA768MHz数据时钟,CMOSLTET0单端口8.0A6144MHz数据时钟,CMOS双端口7.5mA3072MHz数据时钟,CMOSLTE20双端口140mA6144MHz数据时钟,CMOSGSM双端口0.3A1.08MHz数据时钟,CMOSWiMAX 8.75双端口5.0MA20MHz数据时钟,CMOSRev. d Page 8 of 36AD9361参数最小值典型值最大值件测试条件/注释WiMAX 10单端口I DD RX07mA224MHz数据时钟,CMOTDD TX5.6mA224MHz数据时钟,CMOSFDD60448MHz数据时钟,CMOSWIMAX 20双端口FDD107mA448MHz数据时钟,CMOSP-P5675mV差分输出140mA240MHz数据时钟,LVDS300m差分输出350A240MHz数据时钟,LVDS450mV差分输出470mA240MH数据时钟,LVDS表4 VDD INTERFACE=25V参数最小值典型值最大值件测试条件/注释休眠模式150A加电,器件禁用1RX, 1TX DDRLTE10单端口6.5mA3072MHz数据时钟,CMOS双端口6.0A1536MHz数据时钟,CMOSLTE20双端口115nA3012MHz数据时钟,CMOS2RX, 2TX DDRLTE双端口30mA768MHz数据时钟,CMOsLTE10单端口115mA6144MHz数据时钟,CMOS双端口A3072MHz数据时钟,CMOSLTE20双端口2006144MHz数据时钟,CMOSGSM双端口0.5A1.08MHz数据时钟,CMOWiMAX 8.75双端口7.3A20MHz数据时钟,CMOSWIMAX 10单端TDD RX224MHz数据时钟,CMOSTDDTX8.0mA224MHz数据时钟,CMOSFDD8.7mA448MHz数据时钟,CMOSWiMAX 20双端口FDD153A448MHz数据时钟,CMOSP-P5675mV差分输出26.0240MHz数据时钟,LVDS300mV差分输出450mA240MHz数据时钟,LVDS450mV差分输出mA240MHz数据时钟,LVDSRev. D Page 9 of 36AD9361功耗一—vDDD1P3_DG和vDDA(全部13V电源组合)表5800MHz,TDD模式参数最小值典型值最大值件测试条件/注释1 RX5MHz带宽180nA连续RX10MHz带宽210A迕续RX20MHz带宽260MA连续RX2RX5MHz带宽265MA连续RX10MHz带宽315A连续RX20MHz带宽405mA连续RX1TX5MHz带宽dBl340nA连续TX-27dBmA连续TX10MHz带宽7 dBm360A连续TX27 dBm220MA连续TX20MHz带宽7 dBm400连续TX-27 dBm250mA连续TX5MHz带宽7 dBm550连续TX27 dB260连续TX10MHz带宽7 dBmA连续TX2 dBm310A连续TX20MHz带宽7 dBm660nA连续TX-27 dBm370mA连续TXRev. D Page 10 of36
- 2020-11-27下载
- 积分：1
自适应滤波器设计及Matlab实现
简单描述自适应滤波的原理及在MATLAB中实现的方法，并辅以相关MATLAB代码供大家交流。1绪论11引言人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,其它如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%,所以图像信息是十分重要的信息。然而,在图像的获取和图像信号的传输过程中,图像信号中不可避免的混入各种各样的随机噪声,造成图像失真(图像退化)。造成人类所获取的信息和实际是有偏差的,成为人类从外界获取准确信息的障碍。因此,对图像信号中的随杋噪声的抑制处理是图像处理中非常重要的一项工作在图像的获取和传输过程中所混入的噪声,主要来源于通信系统中的各种各样的噪声,根据通信原理及统计方面的知识,可以知道在通信系统中所遇到的信号和噪声,大多数均可视为平稳的随机过稈。又有“高斯过程又称正态随机过程,它是一种普遍存在和重要的随机过程,在通信信道中的噪声,通常是一种高斯过程,故又称高斯噪声。囚此,在大多薮的情况下,我们可以把造成图像失真的噪声可视为广义平稳高斯过程本文针对图像信号中混入的随机噪声,在怎样把现有的滤波算法应用到实际的图像复原中去的问题上提出了解决方法,并且应用 Matlab软件编程对图像进行处理。1.2研究目标及现状121图像复原技术的目标为了从含有噪声的数据中提取我们所感兴趣的、接近规定质量的图像,我们需要设计个系统满足:当信号与噪声同时输入吋,在输出端能将信号尽可能精确地重现出来,而噪声却受到最大抑制,即最佳滤波器。122图像复原抆术的研究现状日前的图像复原技术,即去噪的滤波技术可以分为两大类:传统滤波和现代滤波。传统滤波技术是建立在已知有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)基础上的噪声去除;现代滤波技术则是不需要知道图像的先验知识,只是根据观测数据,即可对噪声进行有效滤除。早在20世纪40年代,就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱),以线性最小均方误差(MSE)估计准则所设计的最佳滤波器,称为维纳滤波器。这种滤汲器能最大程度的滤除干扰噪声,提取有用信号。但是,当输入信号的统计特性偏离设计条件,则它就不再是最佳的了,这在实际应用中受到了限制。到60年代初,由于空间技术的发展,出现了卡尔曼滤波理论,即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。卡尔曼滤波器既可以对平稳的和平稳的随机信号作线性最佳滤波,也可以作为非线性滤波[2]。然而只有在对信号和噪声的统计特性已知的情况下,这两种滤波器才能获得最优解。在实际的应用中,往往无法得到这些统计特性的完验知识,或者统计特性是随时间变化的,因此,这两种滤波器就实现不了真正的最佳滤波。Widrow B.和Hof于1967年提出的自适应滤波理论,可使在设计自适应滤波器时不需要事先知道关于输入信号和噪声的统计特性的知识,它能够在自己的工作过程中逐渐估计出所需的统计特性,并以此为依据自动调整自己的参数,以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化,它又能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。自适应滤波器自动调节参数可以通过各和不同的递推算法来实现,由于它采用的是逼近的算法,使得实际估计值和理论值之间必然存在差距,也就造成了自适应滤波问题没有唯一的解。依照各种递推算法的特点,我们把它应用于不同的场合。现在广为应用的自适应滤波方法主要是基于以下几种基本理论,再融合递推算法导出来的:(1)基于维纳滤波理论的方法维纳滤波是在最小均方误差准则下通过求解维纳霍夫方程来解决线性最优滤波问题的。基于维纳滤波原理,我们利用相关的瞬时值通过在工作过程中的逐步调整参数逼近信号的统计特性,实现最优滤波。由此,我们得到一种最常用的算法—最小均方算法,简称LMS算法。(2)基于卡尔曼滤波理论的方法卡尔曼滤波是线性无偏最小方差滤波递推滤波,它能使滤波器工作在平稳的或非平稳的环境,得到最优解。利用卡尔曼滤波理论的递推求解法导出自适应滤波器更新权矢量得不同递推算法。比LMS算法有极快的收敛速率,可是计算复杂度也增大∫,它需要计算卡尔曼矩阵。(3)基于最小二乘准则的方法维纳滤波和卡尔曼滤波推导的算法是基于统计概念的,而最小二乘佔计算法是以最小误差平方和为优化目标的。根据滤波器的实现结构,有以下3种不同的最小二乘自适应滤波算法:自适应递归最小二乘法(RLS),自适应最小二乘格型算法,QR分解最小二乘算法。(4)基于神经网络理论的方法神经网络是有大量的神经元相互连接而成的网络系统,实质上它是一个高度非线性的动力学网络系统,这个系统具有很强的自适应、自学习、自组织能力,以及巨量并行性、容错性和坚韧性,因而,它可以做很多传统的信号和信息处理技术所不能做的事情。因其超强的自动调节能力,使符它在自适应信号处理方面有着广阔的前景[2]在一系列的自适应算法中,虽然基于后面3种基本理论的方法在收敛速率和稳定、坚韧性方面有着更好的性能,但是,基于维纳滤波理论的IMS算法因其算法简单,而且能达到满意的性能,得到了青睐,成为了应用最广泛的自适应算法。为此,本文主要研究LMS自适应滤波器在图像去噪方面的应用。2理论基础21基本自适应滤波器的模块结构自适应滤波器通常由两部分构成,其一是滤波子系统,根据它所要处理的功能而往往有同的结构形式。另一是自适应算法部分,用来调整滤波子系统结构的参数,或滤波系数。在自适应调整滤波系数的过程中,有不同的准则和算法算法是指调整自适应滤波系数的步骤,以达到在所描述的准则下的误差最小化。自适应滤波器含有两个过程,即自适应过程和滤波过程。前一过程的基本目标是词节滤波系数"(),使得有意义的目标函数或代价函数()最小化,滤波器输出信号y()逐步逼近所期望的参考信号4k),由两者之间的误差信号(k)驱动某种算法对滤波系数进行调整,使得滤波器处于最佳工作状态以实现滤波过程。所以自适应过程是一个闭合的反馈环,算法决定了这个闭合环路的自适应过程所需要的时间。但是,由于目标函数)是输入信号(k),参考信号(k)及输出信号y(k)的函数,即20=ack,.y,因此目标函数必须具有以下两个性质(1)非负性g (=8[x(k), d(k), y(k] 20Vx(), u(k), y(k)(2.1)(2)最佳性E()=E[x(k),d(k),y(k)]=0(22在自适应过程中,自适应算法逐步使目标函数(最小化,最终使()逼近于(),滤波参数或权系数()收敛于",这里"是自适应滤波系数的最优解即维纳解。因此,自适应过程也是自适应滤波器的最佳线性估计的过程,既要估计滤波器能实现期望信号()的整个过程,又要估计滤波权系数以进行有利于主要目标方向的调整。这些估计过程是以连续的时变形式进行的,这就是自适应滤波器需要有的自适应收敛过程。如何缩短自适应收敛过程所需要的收敛时间,这个与算法和结构有关的问题时人们一直重视研究的问题之—[2]。当然滤波子系统在整个自适应滤波器的设计中也占有很重要的地位,因为它对最终的滤波性能有很大的影响。本文要研究的是基于维纳滤波原理的LMS算法,那么下面我们需要介绍一下基本维纳滤波原理。22基本维纳滤波原理基本维纳滤波就是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法。它基于平稳随机过程模型,且假设退化模型为线性空间不变系统的。实际上这种线性滤波间题,可以看成是种估计问题或种线性佔计问题。基本的维纳滤波是根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值,它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数万(3)或单位样本响应h(k)的形式给出的,因此更常称这种系统为最住线性过滤器或滤波器。设计维纳滤波器的过程就是寻求在最小均方误差下滤波器的单位样本响应h(k)或传递函数h(x)的表达式,其实质是解维纳-霍大( Wiener-Hopf方程。基木维纳滤波器是这样的,有两个信号x(k)和y(k)同时加在滤波器上。典型地y(k)包含一个与x(k)相关地分量和另一个与x(k)个相关地分量。维纳滤波器则产生y(k)中与x(k)相关分量地最优估计,再从y(k)中减去它就得到ε(k)。y(kak)输出rk)维纳德波n=∑v(D)x(k-)f=0图21基本维纳滤被模型假定一个N个系数(权值)的FR滤波器的结构,维纳滤波和原始信号y(k)之间的差信号c(k)为ek= yk-nk=ye∑w(i)x(23)其中和w分别为输入信号矢量和权矢量,由下式确定(24)k-N-1)H(N-1)误差平方为2Y, x,w+w x.x,w对(3)式两边取期望得到均方误差(MSE),若输入x(k)与输出yk)是联合平稳的,则ELel=Ely,-2ELYXiwItElwx, x, w2.62P其中E[代表期望,=Ex是(k)的方差,P=E[yx1是长度为N地互相关矢量,R=Exx是NxN的自相矩阵。一个MSE滤波系数的图形是碗形地,且只有唯一地底部,这个图称为性能曲面,它是非负的。性能曲面地梯度可由下式给出2P+2R(2.7)Ytrim图22误差性能曲面每组系数w(i)(i=1,2,N-1)对应曲面是一点,在由面是地最小点梯度为0滤波权矢量达到最优”呷R P(28)即著名的维纳霍夫方稈的解。自适应滤波地仟条是采用合适的算法来调节滤波权重W,0)W,1),…W,N-1),从而找到性能曲面地最优点维纳滤波的实际用途有限,因为:(1)它需要已知自相关矩阵R和可相关矢量P,这两个量通常是未知的。(2)它包含∫矩阵的求逆,非常的耗时3)若信号为非平稳的,则R和P是时变的,导致必需重复计算。对于实际的应用需要一种能够依次加入地抽样点而得到"的算法。自适应算法就就是用于达到这个目的,而且不需显式计算R和P或进行矩阵求逆[3]3自适应滤波原理及算法在实际应用中常常会遇到这样的情况:随机信号的统计特性是未知的,或者信号的统计特性是缓慢的变化着的(非≯稳信号),这就促使人们去研究一类特殊的滤波器,这类滤波器具有以下特点:当输入过程的统计特性未知时,或者输入过程的统计特性变化时,能够相应的调整自身的参数,以满足某种准则的要求,由于这类滤波器能变动自身的参数以“适应”输入过程统计特性的估计或变化,因此,就把这类滤波器称为自适应滤波器41。在本文中我们研究的是退化图像复原的问题,由于图像自身的多样性和所混入的噪声的随机性和多样性,我们选择自适应滤波取出图像中混入的噪声。3.1横向滤波结构的最陡下降算法3.11最陡下降算法的原理首先考虑如下图所示的横向FIR自适应滤波器x(k-1k-2)x、-M+2)xR-M+l)e自适应控制算法1图31自适应横向滤波器结构它的输入序列以向量的形式记为X(k)=[x(k)x(k-1)(k-M+1)(3.1假设x()取自一均值为零,自相关矩阵为R的广义平稳随机过程,而滤波器的系数矢量(加权矢量)为:k)=[w,(k)w2(k)(32)以上二式中括号内的k为时间指数,因此,X()和W()分别表示时刻k的滤波器输入序列和加权值,滤波器的输山y(k)为:y(k)=∑w(n)x(n-t+1)33)式中M为滤波器的长度。图31中的“k称为“期望理想响应信号”,有时也可称为“训练信号”,它决定了设计最佳滤波器加权向量W(k)的取值方向。在实际应用中,通常用一路参考信号来作为期望响应信号。(k)是滤波器输出y(k)相对于a(k)的误差,即e(k)=d(k)-v(h)(34)显然,自适应滤波控制机理是用误差序列(k按照某种准则和算法对其系数w)n),=1.2…,M进行调节的,最终使自适应滤波的目标(代价)函数最小化,达到最佳滤波状态。按照均方误差(MSE)准则所定义得目标函数是E(h)=Ele()(35)eId()-2d(k)y(k)+y(k)将式(3.4)代入式(3.5),目标函数可以化为c(k)=Ele(k)(3.6)E[d(k)]-2Eld(kw(k)x(k]+ elw(kX(eX(s)w(k)当滤波系数固定时,目标函数又可以写为c(k=[d(k]-2W(k)P+W(k)RW (k)(3.7)其中,P-趴是长度为N的期望信号与输入信号的互相关矢量,R=Exx是Nx的输入向量得自相关矩阵。由式(37)可见,自适应滤波器的目标函数()是延迟线抽头系数(加权或滤波系数)的二次函数。当矩阵R和矢量P已知时,可以由权矢量W(k)直接求其解。现在我们将式(3.7)对W求倒数,并令其等于零,同时假设R是非奇异的,由此可以得到目标函数最小的最佳滤波系数w为R P(38)
- 2020-11-28下载
- 积分：1
|
联系客服（QQ：3324461878）
