Тема 11. Адаптивная фильтрация цифровых данных пусть они постараются подчинить себе обстоятельства, а не подчиняются им сами — страница 12

значению коэффициента  фильтрация выходит на теоретические значения ( 1+MN) только при достаточно точном определении значений и Di(М), что требует увеличения окна Кс счета этих параметров для полного использования дополнительной информации. Таблица 2. Эффект использования дополнительной информации, в полном соответствии с выражением (11.2.22), усиливается при предварительном сглаживании статистических вариаций отсчетов Mi и

при увеличении значений отсчетов дополнительного массива (материалы по последнему случаю не приводятся, т.к. не имеют какой-либо дополнительной информации). В спокойных по динамике полях еще большая глубина регуляризации может быть достигнута при счете значений и Dm по сглаженному массиву М, что позволяет повысить вес прогнозных отсчетов Mi. Результаты моделирования данного варианта в тех же условиях, что и для таблицы 1,

приведены в таблице 2. Такой же эффект, в принципе, может достигаться и непосредственным введением дополнительного коэффициента веса в выражение (11.2.20) в качестве множителя для значения D(M), что позволяет осуществлять внешнее управление глубиной регуляризации. Оценка сохранения разрешающей способности полезной информации была проведена на фильтрации детерминированных сигналов n и m предельной формы – в виде прямоугольных

импульсов. Оценивались два фактора: сохранение формы полезного сигнала и подавление статистических шумов, наложенных на полезный сигнал. При установке СРД без усреднения данных по массиву М (Кs = 1, прогноз Мi по текущим значениям массива М) при любых значениях окна Кс выходной массив Z без всяких изменений повторяет массив N, т.е. не изменяет полезный сигнал и полностью сохраняет его частотные характеристики. Естественно, при

условии, что массив М пропорционален массиву N. При Кs > 1 форма выходных кривых несколько изменяется и приведена на рис. 11.3.1. В индексах выходных кривых z приведена информация по установкам окон СРД: первая цифра - окно счета дисперсии DM и текущего значения (в количестве точек отсчетов), вторая цифра (через флеш) - окно сглаживания отсчетов М весовой функцией Лапласа-Гаусса и определения прогнозных отсчетов Мi. Для сравнения с

результатами типовой низкочастотной фильтрации на рисунке приведена кривая n25 отсчетов N, сглаженных весовой функцией Лапласа-Гаусса с окном 25 точек. Рис. 11.3.1. СРД прямоугольного импульса. Счет Dm по несглаженному массиву М. На рис. 11.3.1а приведен результат СРД прямоугольного импульса с амплитудным значением 10 на фоне 5 при отношении m/n = 1 (равные значения отсчетов N и М). Дисперсия DN в выражении (11.2.21) принималась равной значению