デジタル信号処理とは †源信号s(t)に白色雑音η(t)が加わった観測信号x(t)を得て、できるだけ源信号に近い信号を推定する問題を考える。 x(t)=S(t)+η(t) (1) これは、現時刻tまでの観測信号の情報から最適なt時刻の信号を求める問題であり、最適なフィルタリング問題と呼ばれる。 最適性は誤差を二乗和の意味で最小化するものとし、これをLMS(Least Mean Square estimete)推定量と呼ぶ。これをS*(t|t)=s*(t)で表わす。t期までの観測信号に基づくt期の信号推定値の意味である。 この推定値S*(t)は、過去の観測値の線形和で表わされる。 S*(t)=aoX(0)+a1x(1)+a2x(2)+....+atx(t) (2)
再帰的推定 †再帰式で推定式が記述できると、メモリや計算量も少なく好都合である。そこで、次の線形再帰式で推定値が与えられると仮定しよう。 S*(t)=Bts*(t-1)+Ktx(t) (3)
誤差共分散について †
時変係数BtとKtの決定 †誤差二乗和の期待値を次式で定義する J=Σ E[e(t)^2] e(t)=S(t)-S*(t)=S(t)-{aoX(0)+a1x(1)+a2x(2)+....+atx(t)} 誤差二乗和を最小にするためには、Jをパラメータat,t=0~tで偏微分して、0となる必要がある。 E[e(t)x(t-l)]=0 l=0,1,2,3,...,t (8)
直交原理からBtとKtの決定を行いたい。
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