Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: embedding method

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

2-D lossless FIR filter design using synthesis of the paraunitary transfer function matrix

Wawryn Krzysztof, Poczekajło Paweł

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2023

Vol. 33, no. 4

673--686

A synthesis method for designing two-dimensional lossless finite impulse response (FIR) filters for various digital signal processing tasks is proposed. The synthesis method is based on using a 2-D embedding approach to obtain the paraunitary transfer function matrix of the lossless FIR filter. The elements of the paraunitary transfer function matrix are the transfer function of a given lossy FIR structure and the transfer functions for its complementary structures. The embedding method is used to design complementary FIR filter structures for several known lossy FIR filters. The lossless FIR filter matrix obtained in this article has a size of 3 × 1 and satisfies the paraunitary conditions. The conditions are described by a set of nonlinear equations. A modified Newton method is used to solve this set of equations. The proposed design method is used to determine the lossless structures of two-dimensional FIR filters for various digital processing tasks.

Embedded direct search of optimal designs for finite noise experiments

Schulz F., Frischmuth K.

Archives of Transport

2010

Vol. 22, iss. 1

119-137

We study experimental designs for the identification of nonlinear model parameters. As optimality criterion we assume minimality of the error in a huge number of identifications run on simulated data, which are generated with known parameters and a given error distribution. The optimal design depends on the nonlinear parameters. We find the optimal solution set by combining a path following strategy and a direct search method.

W pracy badane są optymalne plany eksperymentów wykonywanych do celów identyfikacji parametrów modelu nieliniowego układu dynamicznego. Jako kryterium optymalności przyjęto minimum błędów otrzymanych w dużej liczbie identyfikacji wykonanych na symulowanych danych, które zostały wygenerowane ze znanymi parametrami i przy założonym rozkładzie błędów. Optymalny plan zależy od parametrów modelu. Badano metody bezgradientowe połączone z homotopia, które okazują się bardzo efektywne w przypadku rozpatrywanego zagadnienia. Wyniki otrzymane w przypadku skończonych wartości błędów mogą się istotnie różnić od wyników otrzymanych z wykorzystaniem teorii asymptotycznej dla małego szumu.