Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  tłumienie szumów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Artykuł przedstawia nowe zastosowania funkcji bazy ortonormalnej (ang. orhonormal basis functions - OBF) w zadaniu adaptacyjnego tłumienia szumów. Krótko podano zasady modelowania liniowych systemów dynamicznych z wykorzystaniem OBF. Została również przedstawiona koncepcja modelowania odwrotnego OBF (wprowadzona przez autorów). Poddano analizie porównawczej metody adaptacyjnego tłumienia szumów za pomocą filtrów Laguerre'a, Kautza, odwrotnego filtra Laguerre'a oraz FIR. Przeprowadzono szereg eksperymentów identyfikacyjnych demonstrujących właściwości adaptacyjnego tłumienia zakłóceń. Pokazano, że jakość tłumienia zakłóceń zależy od 1) rodzaju dynamiki modelowanych filtrów, 2) specyfiki użytego modelu filtra oraz 3) stosunku poziomu szumu wejściowego do wyjściowego.
EN
The paper presents a new application of Laguerre filters and inverse Laguerre filters in adaptive noise cancellation. An orthonormal basis function approach to modeling of linear dynamical systems is outlined. The inverse OBF modeling concept (introduced by the authors) is also recalled. Laguerre, Kautz, inverse Laguerre and FIR filters are comparatively applied in the problem of adaptive noise cancellation. In a series of simulation experiments it is demonstrated that the performance of the noise cancellation system for the above filter models is dependent on 1) a type of dynamics of the filter involved, 2) a specific filter model used and 3) a ratio of input-to-output noise. Laguerre and Kautz models are particularly recommended in the task of adaptive noise cancellation.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.