神经网络自适应滤波器延迟向量的计算原理

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一、抽头延迟线

  为了将ADALINE网络用做自适应滤波器，咱们先介绍一个新的构造块；抽头延迟线。以下图所示为带有R个输出的抽头延迟线。信号从左边输入，在延迟线的输出端是一个R维的向量，包含当前时刻的输入信号和分别延迟了1到R-1时间步长的输入信号。

                                                                                              

 

二、自适应滤波器

      若将一个延迟线与一个ADALINE网络结合起来，咱们就能获得一个自适应滤波器以下图所示，滤波器的输出为：

                      

                                                                                                

三、举例

     输入向量 p ,指望输出向量 T,以及输入延迟向量Pi。

 

P={1 2 1 3 3 2};
Pi={1 3};
T={5.0 6.1 4.0 6.0 6.9 8.0};
%应用newlind函数构造一个网络以知足上面的输入/输出关系和延迟条件
net=newlind(P,T,Pi)
view(net)
y=net(P)
W=net.IW{1,1}%神经网络的权重
b=net.b{1}%神经网络的阈值

 

　　

y = 

    [1.0554]    [2.9757]    [4.0189]    [6.0054]    [6.8959]    [8.0122]


W =

    0.9568    0.9635    1.0365


b =

    0.0986

　　神经网络的训练过程：

       其计算原理以下：

      输入向量P={1 2 1 3 3 2}因为延迟向量Pi{1 3}的做用变成了六维向量

                                                

     即每一个输入变成了自身再加上前两个延迟，

     

      

        …

      

 

     

 

 

 

 

 

在王老师的启发下终于决定写下人生第一个博客，延迟向量的问题困扰我近一周，在网上也没能找到答案，因而本身花了几天时间请教老师和同窗感谢阿信老师和小平兄弟在百忙之中的帮助，终于把这个问题解决但愿对别人有所帮助。

 

 

 

 

 

  

 

 

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