Adaptive Filter: Eine Einführung in die Theorie mit Aufgaben by Professor Dr. George S. Moschytz, Dipl. El.-Ing. Markus PDF

By Professor Dr. George S. Moschytz, Dipl. El.-Ing. Markus Hofbauer (auth.)

ISBN-10: 3540676511

ISBN-13: 9783540676515

ISBN-10: 364218250X

ISBN-13: 9783642182501

Dieses Lehrbuch vermittelt auf solide und verständliche Weise die Grundlagen der Theorie der adaptiven filter out, wobei nur elementares Wissen aus der Signalverarbeitung und der Linearen Algebra vorausgesetzt wird. Der Schwerpunkt liegt in der Herleitung und der Erläuterung der theoretischen Grundlagen. Themen wie die Autokorrelationsmatrix und die Bedeutung ihrer Eigenwerte, Orthogonalitätsprinzip, Wienerfilter, Fehlerfläche, Lernkurve, Konvergenzzeit, Überschussfehler werden behandelt. Ausgehend vom Newton- und Gradientenverfahren werden die wichtigsten Adaptionsalgorithmen für FIR-basierte adaptive filter out (Least-Mean-Square (LMS) im Zeit- und Frequenzbereich und Recursive-Least-Squares (RLS)) hergeleitet und die Konvergenzeigenschaften analysiert. Es werden typische Anwendungsbeispiele aus den Klassen Identifikation, Inverse Modellierung, Prädiktion, removing von Störungen vorgestellt. Aufgaben mit ausführlichen Lösungen und Simulations-Uebungen (MATLAB-Code auf CD-ROM) tragen zum intuitiven Verständnis des Stoffes bei. Das Buch wendet sich an Studenten im Fachstudium der Elektrotechnik und der Informatik aber auch an Ingenieure, Physiker und Mathematiker.

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Download PDF by Burkhard Neumann: Bildverarbeitung für Einsteiger: Programmbeispiele mit

Das Werk umfasst die modernen Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Dabei wird Wert gelegt auf Verfahren zur Entzerrung von Bildern, der Farbbildverarbeitung, der Problemlösung mit Algorithmenketten, der Beleuchtung, der Optik zur Bilderfassung und auf Bildverarbeitungssysteme mit mehreren Kameras.

Signals and Systems for Bioengineers, Second Edition: A by John Semmlow PDF

This e-book publications the reader during the electric engineering rules that may be utilized to organic structures and are accordingly very important to biomedical reports. the fundamental engineering ideas that underlie biomedical platforms, scientific units, biocontrol, and biosignal research are defined intimately.

Signale und Systeme: Theorie, Simulation, Anwendung: Eine by Ottmar Beucher PDF

Das Buch behandelt die Theorie der Signale und (linearen) Systeme sowie ihrerAnwendungen. Nach einer Einführung anhand von Beispielen aus den verschiedenen Anwendungsgebieten werden die Grundtechniken zur Beschreibung zeitkontinuierlicher linearer zeitinvarianter Systeme und deren Wirkung auf Signale diskutiert.

Get MATLAB: A Fundamental Tool for Scientific Computing and PDF

This wonderful booklet represents the ultimate a part of three-volumes concerning MATLAB-based purposes in nearly each department of science.

The ebook comprises 3 parts,
the first one is dedicated to mathematical tools within the technologies through the use of MATLAB,
the moment is dedicated to MATLAB functions of basic curiosity and
the 3rd one discusses MATLAB for tutorial purposes.
This choice of top of the range articles, refers to a wide range fields and will be used for technological know-how in addition to for numerous academic purposes.

Contents
Preface
Section 1 Mathematical equipment within the utilized Sciences
1 Simulation of Piecewise Hybrid Dynamical structures in Matlab
2 powerful regulate of allotted Parameter platforms with Demonstration in Casting expertise and MATLAB/5imulink/DPS Blockset software program Support
3 Fouling in warmth Exchangers
4 optimum approach to Matrix Riccati Equation - For Kalman filter out Implementation
5 Numerical Simulation of the Frank-Kamenetskii PDE: GPU vs. CPU Computing
6 Fuzzv Analytical community procedure Implementation with Matlab
7 Fractal size Estimation equipment for Biomedical Images
3 MATLAB Aided alternative Replication
9 Convolution Kernel for speedy CPU/GPU Computation of 2D/3D Isotropic Gradients on a Square/Cubic Lattice
Section 2 MATLAB common Applications
10 MATLAB/Simulink-Based Grid strength Inverter for Renewable power resources Integration
11 Model-Based Simulation of an clever Microprocessor-Based Standalone sunlight monitoring System
12 Micro-Robot Management
13 Micro-Robot Management
Section three MATLAB for tutorial Purposes
14 schooling of destiny complicated Matlab Users
15 utilizing MATLAB within the instructing and studying of Semiconductor gadget Fundamentals
16 An Interactive device for Servo platforms Learning
17 Illustrating striking results of recent Physics with Numerical Simulations carried out within the Classroom
18 The MatLabTM software program software for electric Engineering Simulations and tool System
19 utilizing a Low Complexity Numeric regimen for fixing Electromagnetic temporary Simulations
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Extra resources for Adaptive Filter: Eine Einführung in die Theorie mit Aufgaben und MATLAB-Simulationen auf CD-ROM

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4 STOCHASTISCHE PROZESSE Ergodizität setzt schwache Stationarität des Prozesses voraus (der Ensemblemittelwert muss zeitunabhängig sein). Glücklicherweise sind viele - vielleicht sogar die meisten - technisch interessanten Prozesse ergodisch37 , so dass die Möglichkeit besteht, anhand einer Musterfunktion durch zeitliche Mittelung Informationen über die Statistik zu gewinnen. 49) k=O die mit wachsender Mittelungslänge M zum Ensemblemittelwert konvergiert. 50) wobei X eine Zufallsvariable ist. Da dieser Prozess zeitunabhängig und jede Musterfunktion konstant ist, entspricht der Zeitmittelwert dem Wert x der Realisierung der Zufallsvariablen X, der sich im Allgemeinen vom Ensemblemittelwert /-Lx = E{X} unterscheidet.

Der Unterschied zwischen dem zeitinvarianten Wiener-Filter und einem adaptiven Filter besteht darin, dass zur Berechnung der Koeffizienten des Wiener-Filters die Statistik der beteiligten Signale bekannt sein muss, während das adaptive Filter die Statistik selbständig erlernt. Der Adaptionsalgorithmus sorgt ferner dafür, dass das adaptive Filter selbständig einer sich langsam ändernden Statistik der Signale folgt ('tracking'). Damit sind bei adaptiven Filtern zwei Aspekte zu unterscheiden: 1. Die Frage, welches lineare Filter für eine gegebene Statistik der Signale optimal im Sinne des Gütemasses ist.

47) wobei (J~ die Varianz von d[k] ist. ) des Gewichtssequenzvektors Yl. des FIR-Filters. 3 wird es darum gehen, diese Fehlerfunktion zu minimieren. Zunächst wird jedoch näher auf die Autokorrelationsmatrix R und den Kreuzkorrelationsvektor p. eingegangen. 2 Autokorrelationsmatrix R und Kreuzkorrelationsvektor p Im vorherigen Abschnitt wurde die Autokorrelationsmatrix R = E{~[kkt[k]} eingeführt. Beim Ausdruck ~[kkt[k] handelt es sich um ein sog. äusseres Vektorprodukt, das in einer Matrix resultiert.

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by Kenneth
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