JPH03154512A - 適応ディジタルフィルタ - Google Patents
適応ディジタルフィルタInfo
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- JPH03154512A JPH03154512A JP29249389A JP29249389A JPH03154512A JP H03154512 A JPH03154512 A JP H03154512A JP 29249389 A JP29249389 A JP 29249389A JP 29249389 A JP29249389 A JP 29249389A JP H03154512 A JPH03154512 A JP H03154512A
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- fir
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 208000007848 Alcoholism Diseases 0.000 description 1
- 241000220317 Rosa Species 0.000 description 1
- 241000244317 Tillandsia usneoides Species 0.000 description 1
- 201000007930 alcohol dependence Diseases 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
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- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、フィルタ係数を可変して未知システムに適用
される適応ディジタルフィルタに関する。
される適応ディジタルフィルタに関する。
従来、この種の適応ディジタルフィルタとじては、第３
図に示されるように、可変のフィルり係数ａ＋ （Ｋ
”ｌ （１＝０． １． ２．−・”、 Ｌ）をもつ
Ｆ Ｉ Ｒ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅ５ｐ
ｏｎｓｅ）テ”イジタ／ｌ。
図に示されるように、可変のフィルり係数ａ＋ （Ｋ
”ｌ （１＝０． １． ２．−・”、 Ｌ）をもつ
Ｆ Ｉ Ｒ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅ５ｐ
ｏｎｓｅ）テ”イジタ／ｌ。
フィルタ１１を用いて、フィルり係数ａ、 、 （：
Ｋ Ｅを未知システム１２の係数り、 ［Ｋ）（ｉ
＝０゜１．２．・・・・・・、Ｌ）に収束させるように
したものがある。これは未知システム１２をＦＩＲ型デ
ィジタルフィルタと仮定し、フィルタ係数ａｔ ［Ｋ
〕を推定するものである。この場合のフィルり係数ａ、
〔Ｋ〕を未知システムの係数ｈ１ 〔Ｋ〕に収束させ
るアルゴリズムとしては、下記（１）式で示されるＬ
Ｍ Ｓ （Ｌｅａｓｔ ！、（ｅａｎ ５ｑｕａｒｅ
）アルコリズムがある。
Ｋ Ｅを未知システム１２の係数り、 ［Ｋ）（ｉ
＝０゜１．２．・・・・・・、Ｌ）に収束させるように
したものがある。これは未知システム１２をＦＩＲ型デ
ィジタルフィルタと仮定し、フィルタ係数ａｔ ［Ｋ
〕を推定するものである。この場合のフィルり係数ａ、
〔Ｋ〕を未知システムの係数ｈ１ 〔Ｋ〕に収束させ
るアルゴリズムとしては、下記（１）式で示されるＬ
Ｍ Ｓ （Ｌｅａｓｔ ！、（ｅａｎ ５ｑｕａｒｅ
）アルコリズムがある。
ａｔ ［Ｋ＋ｌ］＝ ａ、 ＬＫ］−２ａ ゛
ε ［Ｋコ ° ｘ［Ｋ−ｉコ・・・・・・ （１） ここで、αはステップサイズと呼ばれ、系の安定性と収
束のスピードとのトレードオフで決定される重み係数で
ある。また、安定性を保障するための重み係数αの制限
は下記く２）式で示される。
ε ［Ｋコ ° ｘ［Ｋ−ｉコ・・・・・・ （１） ここで、αはステップサイズと呼ばれ、系の安定性と収
束のスピードとのトレードオフで決定される重み係数で
ある。また、安定性を保障するための重み係数αの制限
は下記く２）式で示される。
］
〔発明が解決しようとする課題〕
ところが、従来の適応ディジタルフィルタでは、（２）
式の条件を満たしかつ系の安定性と収束のスピードを考
慮して重み係数αを定めるようにしているが、その重み
係数′αは固定であるので、追従型適応ディジタルフィ
ルタの場合、未知システム１２のバラメークが急な変化
に追従できないという欠点がある。
式の条件を満たしかつ系の安定性と収束のスピードを考
慮して重み係数αを定めるようにしているが、その重み
係数′αは固定であるので、追従型適応ディジタルフィ
ルタの場合、未知システム１２のバラメークが急な変化
に追従できないという欠点がある。
以下、第４図ないし第１３図に示すシミュレーション結
果を参照しながら、従来の適応ディジクルフィルタの欠
点を説明する。以下の説明では、フィルタの次数を２次
とする。したがって、未知システム１２の係数ｈｔ
［：Ｋ）はり。〔Ｋ〕、ｈ［Ｋ、］、ｈ、［’Ｋ］とな
り、適応ディジタルフィルタ１１のフィルタ係数ａｒｃ
Ｋ］はａ。
果を参照しながら、従来の適応ディジクルフィルタの欠
点を説明する。以下の説明では、フィルタの次数を２次
とする。したがって、未知システム１２の係数ｈｔ
［：Ｋ）はり。〔Ｋ〕、ｈ［Ｋ、］、ｈ、［’Ｋ］とな
り、適応ディジタルフィルタ１１のフィルタ係数ａｒｃ
Ｋ］はａ。
〔Ｋ〕、ａエ 〔Ｋ〕、ａ２ 〔Ｋ〕となる。
第４図ないし第８図は未知システム１２の係数ｈ＋
（Ｋ）（ｉ＝０．１．２）が一定値である場合の適応デ
ィジタルフィルタ１１のフィルタ係数ａｉ （Ｋ）（
ｉ＝ｏ、ｌ、２）の係数ｈ、〔Ｋ〕への収束の様子を示
すものである。第４図はα０．１１第５図はα−０，５
、第６図はα＝１４０、第７図はα−２，０、第８図は
α−３，０の場合の特性をそれぞれ示している。これら
から明らかなように、重み係数（ステップサイズ）αが
小さいと収束時間が長く、αが大きくなると第８図に見
られるように定常状態に達する前に激しい振動区間が存
在し、ａ、 〔Ｋ〕の適応動作上好ましくない問題が生
じる。
（Ｋ）（ｉ＝０．１．２）が一定値である場合の適応デ
ィジタルフィルタ１１のフィルタ係数ａｉ （Ｋ）（
ｉ＝ｏ、ｌ、２）の係数ｈ、〔Ｋ〕への収束の様子を示
すものである。第４図はα０．１１第５図はα−０，５
、第６図はα＝１４０、第７図はα−２，０、第８図は
α−３，０の場合の特性をそれぞれ示している。これら
から明らかなように、重み係数（ステップサイズ）αが
小さいと収束時間が長く、αが大きくなると第８図に見
られるように定常状態に達する前に激しい振動区間が存
在し、ａ、 〔Ｋ〕の適応動作上好ましくない問題が生
じる。
また、未知システム１２の係数ｈｌ （Ｋ） （ｉ
＝０．１．２）が変化する場合について、第９図ないし
第１３図にａｔ （Ｋ）のり、〔Ｋ〕ヘノ追従の様子
を示す。第９図はα＝０．１、第１０図はα＝０． ５
、第１１図はα＝１．０、第１２図はα＝２．０、第１
３図はα＝３．０の場合の特性をそれぞれ示している。
＝０．１．２）が変化する場合について、第９図ないし
第１３図にａｔ （Ｋ）のり、〔Ｋ〕ヘノ追従の様子
を示す。第９図はα＝０．１、第１０図はα＝０． ５
、第１１図はα＝１．０、第１２図はα＝２．０、第１
３図はα＝３．０の場合の特性をそれぞれ示している。
すなわち、αが小さいときはａｏ ［：Ｋ）はり。〔
Ｋ〕の変化に全く追従できず、最も時間変化の緩やかな
ｈｚ ［Ｋ）にも満足に追従できていない。αの大き
い（α＝３０）場合はｈｏ （Ｋ）への追従はできて
いるが、逆に時間変化の緩やかな場合（ａ２ ［Ｋ１の
場合）はｈ２ ［Ｋ］へ定性的には追従してはいるが、
ｈ２ 〔Ｋ〕の上下へのばらつきが大きくなっている。
Ｋ〕の変化に全く追従できず、最も時間変化の緩やかな
ｈｚ ［Ｋ）にも満足に追従できていない。αの大き
い（α＝３０）場合はｈｏ （Ｋ）への追従はできて
いるが、逆に時間変化の緩やかな場合（ａ２ ［Ｋ１の
場合）はｈ２ ［Ｋ］へ定性的には追従してはいるが、
ｈ２ 〔Ｋ〕の上下へのばらつきが大きくなっている。
このように従来の適応ディジタルフィルタでは、重み係
数（ステップサイズ）αが固定されており、追従型適応
フィルタの場合、未知システムのパラメータが急な変化
に追従できないという欠点がある。
数（ステップサイズ）αが固定されており、追従型適応
フィルタの場合、未知システムのパラメータが急な変化
に追従できないという欠点がある。
本発明の適応ディジタルフィルタは、入力信号に基づい
て所定のフィルタ出力を演算するメインＦＩＲフィルタ
と、このメインＦＩＲフィルタのフィルタ係数を格納す
るためのフィルタ係数格納用レジスタと、入力信号の２
乗値を求める２乗計算部と、正の一様乱数で定まる重み
係数を格納するための重み係数格納用レジスタと、重み
係数および入力信号の２乗値に基づいて重み付き２乗和
を算出するためのサブＦＩＲフィルタと、重み付き２乗
和にオフセットが加算された値でメインＦＩＲフィルタ
のフィルタ出力と未知システムの出力との誤差を除算す
る除算部と、この除算結果と現在のフィルタ係数と現在
の重み係数および人力値に基づいて次の時点のフィルタ
係数を求め、それを更新するためのフィルタ係数更新部
とを具備している。
て所定のフィルタ出力を演算するメインＦＩＲフィルタ
と、このメインＦＩＲフィルタのフィルタ係数を格納す
るためのフィルタ係数格納用レジスタと、入力信号の２
乗値を求める２乗計算部と、正の一様乱数で定まる重み
係数を格納するための重み係数格納用レジスタと、重み
係数および入力信号の２乗値に基づいて重み付き２乗和
を算出するためのサブＦＩＲフィルタと、重み付き２乗
和にオフセットが加算された値でメインＦＩＲフィルタ
のフィルタ出力と未知システムの出力との誤差を除算す
る除算部と、この除算結果と現在のフィルタ係数と現在
の重み係数および人力値に基づいて次の時点のフィルタ
係数を求め、それを更新するためのフィルタ係数更新部
とを具備している。
これにより、本発明の適応ディジタルフィルタは、重み
係数を固定値αから可変値α１ とすると共に、フィル
タ係数を下記（３）式で示される更新アルゴリズムにて
決定するので、適応ディジタルフィルタの追従性を良好
にできる。
係数を固定値αから可変値α１ とすると共に、フィル
タ係数を下記（３）式で示される更新アルゴリズムにて
決定するので、適応ディジタルフィルタの追従性を良好
にできる。
ａｉ ［Ｋ＋１］
ａｌ ［Ｋｌ−α、［Ｋ１ “
ε’ ［Ｋ＋１］ −ｘ［Ｋ＋１−ｉｌ〔実施例〕
以下、本発明の一実施例を第１図および第２図を参照し
て説明する。
て説明する。
第１図は本発明の適応ディジタルフィルタ１１を未知シ
ステム１２に適用したブロック図である。
ステム１２に適用したブロック図である。
適応ディジタルフィルタ１１への入力信号Ｘ［Ｋ）は、
メインＦＩＲフィルタ１３．２乗計算部１４および未知
システム１２に入力される。メインＦＩＲフィルタ１３
に入力された入力信号Ｘ［Ｋ）はフィルタ係数格納用レ
ジスタ１５に格納されているフィルタ係数ａ＋ ［Ｋ
）で決まるＦＩＲフィルタ動作を行い、その結果を９〔
Ｋｌとして出力する。また、２乗計算部１４では入力信
号ｘ （Ｋ）を２乗してｘ’ （Ｋｌを算出し、サブ
ＦＩＲフィルタ１６に出力する。サブＦＩＲフィルタ１
６は重み係数格納用レジスタ１７に格納された重み係数
α１ 〔ＫｌにしたがってメインＦＩＲフィルタ１３と
同様の動作を行い、その結果を重み付き２乗和計算結果
Ｅα、ｘ２ （Ｋ−ｉ〕として出力する。ここで、重み
係数格納用レジスタに格納された重み係数α１ 〔Ｋｌ
は、−様乱数発生部１８で発生した正の一様乱数に基づ
いて定められる。
メインＦＩＲフィルタ１３．２乗計算部１４および未知
システム１２に入力される。メインＦＩＲフィルタ１３
に入力された入力信号Ｘ［Ｋ）はフィルタ係数格納用レ
ジスタ１５に格納されているフィルタ係数ａ＋ ［Ｋ
）で決まるＦＩＲフィルタ動作を行い、その結果を９〔
Ｋｌとして出力する。また、２乗計算部１４では入力信
号ｘ （Ｋ）を２乗してｘ’ （Ｋｌを算出し、サブ
ＦＩＲフィルタ１６に出力する。サブＦＩＲフィルタ１
６は重み係数格納用レジスタ１７に格納された重み係数
α１ 〔ＫｌにしたがってメインＦＩＲフィルタ１３と
同様の動作を行い、その結果を重み付き２乗和計算結果
Ｅα、ｘ２ （Ｋ−ｉ〕として出力する。ここで、重み
係数格納用レジスタに格納された重み係数α１ 〔Ｋｌ
は、−様乱数発生部１８で発生した正の一様乱数に基づ
いて定められる。
次に、サブＦＩＲフィルタ１６の出力である重み付き２
乗和計算結果Σα［Ｋ２ （Ｋ ｌ：ｌは、オフセッ
ト１９からのオフセット値１．０を加算器２０で加算さ
れ、除算部２１に人力される。この除算部２１には、減
算器２２で算出されたメインＦＩＲフィルタ１３の出力
Ｖ （Ｋｌと未知システム１２の出力ｙ ［Ｋ：Ｉとの
差？ ［Ｋｌ −ｙ ＣＫ〕も人力され、重み付き２乗
和にオフセントが加算された値（ｌ＋ΣαＩｘ” （
Ｋ ｉ〕）でメインＦＩＲフィルタ１３のフィルタ出
力と未知システム１２の出力との差（９［Ｋ） −ｙ
ｆ：Ｋ） ）を除算する。
乗和計算結果Σα［Ｋ２ （Ｋ ｌ：ｌは、オフセッ
ト１９からのオフセット値１．０を加算器２０で加算さ
れ、除算部２１に人力される。この除算部２１には、減
算器２２で算出されたメインＦＩＲフィルタ１３の出力
Ｖ （Ｋｌと未知システム１２の出力ｙ ［Ｋ：Ｉとの
差？ ［Ｋｌ −ｙ ＣＫ〕も人力され、重み付き２乗
和にオフセントが加算された値（ｌ＋ΣαＩｘ” （
Ｋ ｉ〕）でメインＦＩＲフィルタ１３のフィルタ出
力と未知システム１２の出力との差（９［Ｋ） −ｙ
ｆ：Ｋ） ）を除算する。
この除算結果＜９ （Ｋ）−ｙ ［Ｋ））／ （１＋Σ
αＬＸ２ 〔Ｋ−ｉ））はフィルタ係数更新部２３に入
力される。フィルタ係数更新部２３では、この除算結果
の人力があると、フィルタ係数格納レジスタ１５より現
在のフィルタ係数ａ＋ ［Ｋ）の値をロードし、また
重み係数格納レジスタ１７より現在の重み係数α１ 〔
Ｋｌの値をロードすると共に、メインＦＩＲフィルタ１
３より人力値Ｘ１：Ｋ］ 、 ｘ ＣＫ −１］ 、
−−−−−−、ｘ ［：に−ＬＥをロードする。そして
、前記した（３）式にしたがってフィルタ係数ａ＋〔Ｋ
ｌを更新し、フィルタ係数格納レジスタ１５を介してメ
インＦｒＲフィルタ１３に転送する。
αＬＸ２ 〔Ｋ−ｉ））はフィルタ係数更新部２３に入
力される。フィルタ係数更新部２３では、この除算結果
の人力があると、フィルタ係数格納レジスタ１５より現
在のフィルタ係数ａ＋ ［Ｋ）の値をロードし、また
重み係数格納レジスタ１７より現在の重み係数α１ 〔
Ｋｌの値をロードすると共に、メインＦＩＲフィルタ１
３より人力値Ｘ１：Ｋ］ 、 ｘ ＣＫ −１］ 、
−−−−−−、ｘ ［：に−ＬＥをロードする。そして
、前記した（３）式にしたがってフィルタ係数ａ＋〔Ｋ
ｌを更新し、フィルタ係数格納レジスタ１５を介してメ
インＦｒＲフィルタ１３に転送する。
このような動作を新しい入力信号が人力されるたびに行
うことにより、未知システム１２へノ追従動作を実現す
る。
うことにより、未知システム１２へノ追従動作を実現す
る。
第２図は第１図で示される適応ディジタルフィルタ１１
を、計算機を用いてシュミレーションを行った結果であ
る。
を、計算機を用いてシュミレーションを行った結果であ
る。
この図かられかるように、適応フィルタの未知システム
１２への追従は、従来技術のそれと比べて十分な改善が
されていることがわかる。
１２への追従は、従来技術のそれと比べて十分な改善が
されていることがわかる。
以上説明したように本発明によれば、フィルタ係数の更
新を（３）式で示す更新アルゴリズムにて更新し、かつ
重み係数α、〔Ｋ〕を固定値から正の一様乱数とするこ
とにより、適応フィルタの追従性を良好にできるという
効果がある。
新を（３）式で示す更新アルゴリズムにて更新し、かつ
重み係数α、〔Ｋ〕を固定値から正の一様乱数とするこ
とにより、適応フィルタの追従性を良好にできるという
効果がある。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本発明の特性を示す特性図、第３図は従来例を示すブロ
ック図、第４図ないし第１３図は従来の特性を示す特性
図である。 １１・・・・・・適応ディジタルフィルタ、１２・・・
・・・未知システム、 １３・・・・・・メインＦＩＲフィルタ、１４・・・・
・・２乗計算部、 １５・・・・・・フィルタ係数格納用レジスタ、６・・
・・・・サブＦＩＲシステム、 ７・・・・・・重み係数格納用レジスタ、８・・・・・
・−様乱数発生部、 ９・・・・・・オフセット、２０・・・・・・加算器、
１・・・・・・除算部、２２・・・・・・減算器、３・
・・・・・フィルタ係数更新部。
本発明の特性を示す特性図、第３図は従来例を示すブロ
ック図、第４図ないし第１３図は従来の特性を示す特性
図である。 １１・・・・・・適応ディジタルフィルタ、１２・・・
・・・未知システム、 １３・・・・・・メインＦＩＲフィルタ、１４・・・・
・・２乗計算部、 １５・・・・・・フィルタ係数格納用レジスタ、６・・
・・・・サブＦＩＲシステム、 ７・・・・・・重み係数格納用レジスタ、８・・・・・
・−様乱数発生部、 ９・・・・・・オフセット、２０・・・・・・加算器、
１・・・・・・除算部、２２・・・・・・減算器、３・
・・・・・フィルタ係数更新部。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、入力信号に基づいて所定のフィルタ出力を演算する
メインＦＩＲフィルタと、 このメインＦＩＲフィルタのフィルタ係数を格納するた
めのフィルタ係数格納用レジスタと、前記入力信号の２
乗値を求める２乗計算部と、正の一様乱数で定まる重み
係数を格納するための重み係数格納用レジスタと、 前記重み係数および前記入力信号の２乗値に基づいて重
み付き２乗和を算出するためのサブＦＩＲフィルタと、 前記重み付き２乗和にオフセットが加算された値で前記
メインＦＩＲフィルタのフィルタ出力と未知システムの
出力との誤差を除算する除算部と、この除算結果と現在
の前記フィルタ係数と現在の前記重み係数および前記入
力値に基づいて次の時点の前記フィルタ係数を求め、そ
れを更新するためのフィルタ係数更新部 とを具備することを特徴とする適応ディジタルフィルタ
。 ２、前記フィルタ係数更新部は下記の演算式によりフィ
ルタ係数を求めることを特徴とする請求項１記載の適応
ディジタルフィルタ。 ａ＿ｉ［Ｋ＋１］＝ ａ＿ｉ［Ｋ］−α＿ｉ［Ｋ］・ε′［Ｋ＋１］・ｘ［Ｋ
＋１−ｉ］｛ただし、 ε′［Ｋ＋１］＝▲数式、化学式、表等があります▼ α＿ｉ〔Ｋ〕：正の一様乱数
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29249389A JPH03154512A (ja) | 1989-11-13 | 1989-11-13 | 適応ディジタルフィルタ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29249389A JPH03154512A (ja) | 1989-11-13 | 1989-11-13 | 適応ディジタルフィルタ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03154512A true JPH03154512A (ja) | 1991-07-02 |
Family
ID=17782534
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29249389A Pending JPH03154512A (ja) | 1989-11-13 | 1989-11-13 | 適応ディジタルフィルタ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03154512A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108075746A (zh) * | 2016-11-18 | 2018-05-25 | 恩智浦有限公司 | 自适应滤波器和操作自适应滤波器的方法 |
-
1989
- 1989-11-13 JP JP29249389A patent/JPH03154512A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108075746A (zh) * | 2016-11-18 | 2018-05-25 | 恩智浦有限公司 | 自适应滤波器和操作自适应滤波器的方法 |
| CN108075746B (zh) * | 2016-11-18 | 2023-04-07 | 恩智浦有限公司 | 自适应滤波器和操作自适应滤波器的方法 |
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