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Titolo: filtri adattivi

Salve a tutti,
qualcuno sa consigliarmi testi, manuali, dispense o siti che spieghino il
funzionamento dei filtri adattivi? (preferibilmente in italiano)
GRAZIE

 wrote in message
ZSizb.144414$hV.52...@news2.tin.it...

Si trova molto sull'argomento, sia in rete che in
letteratura (cerca anche alle voci "LMS", "ANC", "Adaline" e
"Wiener"), ma in italiano credo ci sia ben poco...
Il principio comunque è molto semplice: si usa un filtro
digitale (di solito un FIR), e si aggiornano i pesi con un
algoritmo iterativo in modo da minimizzare una funzione di
errore (hai presente le reti neurali? E' quasi la stessa
cosa...). Il modo in cui questo si realizza dipende sia
dalla particolare applicazione, sia dalla tecnologia
utilizzata (CPU, DSP, hardware digitale, hardware
analogico...).
Ciao,
Dr. Jones


A me servirebbe per la programmazione di DSP e quello che cerco in
particolare sono gli algoritmi adattivi per la minimizzazione
dell'errore...sai indicarmi dove trovarli?
Ho consultato il MITRA ma la spiegazione è molto teorica con pochi
collegamenti pratici.

 dell'errore...sai indicarmi dove trovarli?
ehm... credo che siano legati alla loro funzione. Dopo tutto non c'è un
unico criterio per minimizzare l'errore. dipende da quello che devi fare.

 unico criterio per minimizzare l'errore. dipende da quello che devi fare.
dunque...ho implementato sul dsp un equalizzatore fatto da banchi si filtri
fir (lattice biquad) ora mi piacerebbe che all'aumentare del volume del
segnale di ingresso l'equalizzatore rispondesse con una attenuazione dei
bassi ed uno spostamento a destra della frequenza di centrobanda del primo
filtro dell'equalizatore (quello appunto dedicato alle frequenze basse).

 wrote in message
vqDzb.151191$hV.54...@news2.tin.it...

Beh, in questo caso non credo si possa parlare di un vero e
proprio "filtro adattivo", ed infatti non riusciresti ad
ottenere il risultato voluto con gli algoritmi di
apprendimento classici...
Quello che ti consiglio di fare è scrivere il codice per
misurare la potenza media (il volume) del segnale in
intervalli di tempo abbastanza bravi, e di pre-calcolare i
coefficienti per i due casi estremi (volume zero e volume
massimo). Data la linearità del filtraggio per ottenere i
coefficienti corrispondenti ad un valore arbitrario di
volume ti basterebbe fare un'interpolazione tra i due
estremi...
Ciao,
Dr. Jones


Innanzitutto ti ringrazio per il consiglio.
Mi potresti spiegare cosa intendi per algoritmi di apprendimento classici?
Voglio dire, quali sono le applicazioni classiche dei filtri adattivi?

 Voglio dire, quali sono le applicazioni classiche dei
filtri adattivi?
Alcune delle applicazioni classiche dei filtri adattivi sono
l'equalizzazione automatica del canale di trasmissione e la
cancellazione del rumore. Ce ne sono tantissime altre ma in
questo momento non mi vengono in mente... :-)
Uno degli algoritmi di apprendimento classici è il Least
Mean Square (LMS), in cui si modificano i pesi in modo da
minimizzare l'errore quadratico medio.
Ti faccio un esempio: nel caso della cancellazione del
rumore si utilizzano due segnali, quello affetto dal rumore
e un "campione" di rumore puro che si suppone correlato al
primo. Si fa passare il campione di rumore attraverso il
filtro e si aggiustano i pesi in modo che sommando l'uscita
del filtro con il segnale affetto da rumore si abbia la
cancellazione. L'errore ("e") è dato dalla differenza dei
due segnali, mentre i pesi ("W(n)") vengono aggiornati con
la semplice regoletta:
W(n)j+1=W(n)j + 2*u*X(n)*e
dove "u" è una costante di velocità (learning rate), "X(n)"
è il campione del rumore di riferimento (all'n-esimo stadio
di ritardo del filtro), ed "e" è l'errore.
Questa formuletta approssima la discesa lungo il gradiente,
quindi fa convergere verso il minimo l'errore...
Scusa l'estrema sintesi, ma spiegare tutto per esteso
sarebbe troppo lungo!!! :-)
Ciao,
Dr. Jones
P.S. quando dico "classico" mi riferisco ai lavori di
Wiener, Widrow, Hoff...