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信号处理代写signal processing代考|The least mean square (LMS) algorithm

如果你也在 怎样代写信号处理signal processing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。信号处理signal processing是一个电气工程的子领域,主要是分析、修改和合成信号,如声音、图像和科学测量。信号处理技术可用于提高传输、存储效率和主观质量,也可用于强调或检测测量信号中感兴趣的成分。

代写连续时间信号处理signal processing


连续时间信号处理是针对随着连续域的变化而变化的信号(不考虑一些单独的中断点)。 函数和确定性信号的连续时间过滤


代写离散时间信号处理signal processing

离散时间信号处理是针对采样信号的,只定义在离散的时间点上,因此在时间上是量化的,但在幅度上不是。(见下文),并且仍被用于千兆赫兹信号的高级处理。


代写数字信号处理signal processing


主文章。数字信号处理(FFT),有限脉冲响应(FIR)滤波器,无限脉冲响应(IIR)滤波器,以及自适应滤波器,如维纳和卡尔曼滤波器。

In comparison, the output viewpoint examines how a single point in the output signal is determined by the various values from the input signal. Just as with discrete signals, each instantaneous value in the output signal is affected by a section of the input signal, weighted by the impulse response flipped left-for-right. In the discrete case, the signals are multiplied and summed. In the continuous case, the signals are multiplied and integrated. In equation form:

$$
y(t)=\int_{-\infty}^{+\infty} x(\tau) h(t-\tau) d \tau
$$

The convolution integral. This equation defines the meaning of: $y(t)=x(t) * h(t)$.

This equation is called the convolution integral, and is the twin of the convolution sum ) used with discrete signals.shows how this equation can be understood. The goal is to find an expression for calculating the value of the output signal at an arbitrary time, $t$. The first step is to change the independent variable used to move through the input signal and the impulse response. That is, we replace $t$ with $\tau$ (a lower case Greek tau). This makes $x(t)$ and $h(t)$ become $x(\tau)$ and $h(\tau)$, respectively. This change of variable names is needed because $t$ is already being used to represent the point in the output signal being calculated. The next step is to flip the impulse response left-for-right, turning it into $h(-\tau)$. Shifting the flipped impulse response to the location $t$, results in the expression becoming $h(t-\tau)$. The input signal is then weighted by the flipped and shifted impulse response by multiplying the two, i.e., $x(\tau) h(t-\tau)$. The value of the output signal is then found by integrating this weighted input signal from negative to positive infinity.

Convolution viewed from the input side. The input signal, $x(t)$, is divided into narrow segments, each acting as an impulse to the system. The output signal, $y(t)$, is the sum of the resulting scaled and shifted impulse responses. This illustration shows how three points in the input signal contribute to the output signal.

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  • 微分方程 Differential equations
  • 递归关系 Recurrence relations
  • 变换理论 Time-frequency analysis – for dealing with non-stationary signals [14]
  • 时频分析 Transformation theory Time-frequency analysis – for dealing with non-stationary signals
  • 频谱估计 Spectral estimation – for determining the spectral content
  • 统计信号处理 Statistical signal processing – for analyzing and extracting information based on the stochastic properties of signals and noise
  • 线性时不变系统理论和变换理论 Linear time-invariant systems theory and transformation theory
  • 多项式信号处理 Polynomial signal processing – analysis of systems related to inputs and outputs using polynomials
信号处理代写signal processing代考|The least mean square (LMS) algorithme

信号处理代写signal processing代考|adaptation

The Wiener solution assumes statistical stationarity, however, in real-world applications the unknown system may be timevarying and, consequently, its output becomes nonstationary. To study such signals, adaptive filters that approximate, in a recursive fashion, the Wiener solution are considered. The simplest adaptive filter is based on the least mean square (LMS) algorithm and is defined by
$$
\mathbf{w}(n+1)=\mathbf{w}(n)+\mu e[n] \mathbf{x}(n), \quad n=0,1, \ldots
$$
where $\mu$ is the adaptation gain which controls the stability of the algorithm, and $\mathbf{w}(0)=\mathbf{0}$. Notice that the weight vector of the adaptive filter, that is, $\mathbf{w}(n)$ is time-varying.
The error $e[n]$ is calculated as the difference between $z[n]$ and the output of the adaptive filter $\hat{y}[n]$, given by
$$
\begin{aligned}
\hat{y}[n] &=\mathbf{w}^{T}(n) \mathbf{x}(n)=\sum_{m=0}^{N_{w}} w_{m}(n) x(n-m) \
e[n] &=z[n]-\hat{y}[n] .
\end{aligned}
$$
Note: $y[n], z[n], \hat{y}[n]$ and $e[n]$ are scalar quantities, whereas $\mathbf{w}(n)$ and $\mathbf{x}(n)$ are $\left(N_{w}+1\right) \times 1$ column vectors.

信号处理代写signal processing代考|MATLAB

  1. Write a MATLAB routine called lms whose inputs are the $N$-sample vectors $\mathbf{x}=[x[1], \ldots, x[N]]^{T}$ and $\mathbf{z}=$ $[z[1], \ldots, z[N]]^{T}$, the adaptation gain $\mu$, and the order of the adaptive filter $\left(N_{w}+1\right)$, while the output is the LMS estimate $\hat{y}[n]$ for $n=1, \ldots, N$. The function must also output the error vector $e[n]$ and the $\left(N_{w}+1\right) \times N$ matrix containing the evolution of the adaptive weights in time. Apply this algorithm to the $\mathbf{x}$ and $\mathbf{z}$ signals used in Section $4.1$ and explain the result.
  2. Choose the adaptation gain $\mu$ to be $0.01$. Plot and examine the time evolution of the coefficients and show the (squared) estimate error. Explain the effect of increasing and decreasing $\mu$ ? When does the adaptive filter converge to the Wiener solution?
    Note: Plot the evolution of all five coefficients on one graph and vary the adaptation gain within the interval $[0.002,0.5]$
  3. What is the computational complexity of the LMS algorithm? (How many multiplications and additions are required at each iteration?)
信号处理代写signal processing代考|The least mean square (LMS) algorithm

信号处理代写

信号处理代写SIGNAL PROCESSING代考|ADAPTATION

维纳解决方案假设统计平稳,然而,在实际应用中,未知系统可能是时变的,因此其输出变得非平稳。为了研究这样的信号,考虑了以递归方式近似维纳解的自适应滤波器。最简单的自适应滤波器是基于最小均方一世米小号算法,定义为
在(n+1)=在(n)+μ和[n]X(n),n=0,1,…
在哪里μ是控制算法稳定性的自适应增益,并且在(0)=0. 注意自适应滤波器的权向量,即在(n)是时变的。
错误和[n]计算为之间的差异和[n]和自适应滤波器的输出和^[n], 由
和^[n]=在吨(n)X(n)=∑米=0ñ在在米(n)X(n−米) 和[n]=和[n]−和^[n].
笔记:和[n],和[n],和^[n]和和[n]是标量,而在(n)和X(n)是(ñ在+1)×1列向量。

信号处理代写SIGNAL PROCESSING代考|MATLAB

  1. 编写一个名为 lms 的 MATLAB 例程,其输入为ñ-样本向量X=[X[1],…,X[ñ]]吨和和= [和[1],…,和[ñ]]吨, 适应增益μ,以及自适应滤波器的阶数(ñ在+1), 而输出是 LMS 估计和^[n]为了n=1,…,ñ. 该函数还必须输出误差向量和[n]和(ñ在+1)×ñ包含随时间变化的自适应权重的矩阵。将此算法应用于X和和部分中使用的信号4.1并解释结果。
  2. 选择适应增益μ成为0.01. 绘制并检查系数的时间演变并显示sq你一种r和d估计误差。解释增加和减少的影响μ? 自适应滤波器何时收敛到维纳解?
    注意:在一张图上绘制所有五个系数的演变,并在区间内改变自适应增益[0.002,0.5]
  3. LMS算法的计算复杂度是多少?
信号处理代写signal processing代考|Random signals and stochastic processes

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统计代考

统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。 英语中的“统计”(Statistics)一词来源于拉丁语status,是指各种现象的状态或状况。

数论代考

数论(number theory ),是纯粹数学的分支之一,主要研究整数的性质。 整数可以是方程式的解(丢番图方程)。 有些解析函数(像黎曼ζ函数)中包括了一些整数、质数的性质,透过这些函数也可以了解一些数论的问题。 透过数论也可以建立实数和有理数之间的关系,并且用有理数来逼近实数(丢番图逼近)

数值分析代考

数值分析(Numerical Analysis),又名“计算方法”,是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。 它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象,为计算数学的主体部分。

随机过程代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如,某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数,就是依赖于时间t的一组随机变量,即随机过程

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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