ANALYSIS OF LEAST MEAN SQUARES METHOD FOR NOISED SIGNALS
Keywords:
least mean squares method, bias estimates, smoothing filter.Abstract
In this paper, taking the least mean squares (LMS) method as a base when processing noised signals considering influence the signal-to-noise bias in estimates of real data. It was also considered a general least mean squares (GLMS) for weighted (filtered) data. It is shown that in each case there is a filter smoothing effect optimal value in which the displacement rate is minimal. It was found that the farther spaced signal and noise spectra, the better the evaluation of quasioptimal GLMS.Downloads
References
Калашников В.В. Сложные системы и методы их анализа. – М.: Знание, 1980. – 64 с.
Сільвестров А.М. Розв’язання задачі ідентифікації з допомогою сигнального і параметричного підходів / А. М. Сільвестров, М. М. Гонтар, Д. М. Нелюба // Тези 68-ї наук. конф. професорів, викладачів, наукових працівників, аспірантів та студентів університету, (Полтава, 19 квіт. – 13 трав. 2016 р.) – Полтава: ПолтНТУ, 2016. – Т. 1. - С. 11-13.
Зайцев Г. Ф. Теорія автоматичного управління / Г.Ф. Зайцев, В.К. Стеклов, О.І. Бріцький. – К.: Техніка, 2002. – 688 с.
Гонтар М.М. Нестійкі нестаціонарні системи як об’єкти керування та їх ідентифікація / М.М. Гонтар, Д.М. Нелюба // Електронні та мехатронні системи: теорія, інновації, практика : матеріали ІІ Всеукр. наук.- практ. Інтернет-конф., 17-18 листопада 2016 р., Полтава / Полт. нац. техн. ун-т ім. Ю. Кондратюка [та ін.] – Полтава, 2016. – C. 71-73.
Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов: Второе издание / Лайонс Р. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. – 656 с.
