|
коэффициенты фильтра при обработке в частотной области корректируются реже, они подстраиваются более точно, так как градиент легче оценить с помощью полного блока данных. На рисунке 1.10 показан один из простейших адаптивных фильтров с обработкой сигнала в частотной области /31,32/. Входной сигнал Х(пТ) и искомый отклик d(nT) накапливаются в буферных запоминающих устройствах объемом N выборок. С помощью N-мерного БПФ Х(пТ) и d(nT) преобразуются в отсчеты частоты X(jkcot) и DGk(ot) соответственно, где ooj круговая частота дискретизации. Выходное изображение Y(jkct>i) с помощью ОБПФ вновь преобразуется в сигнал у(пТ). 29 |
* Использование частотной области приводит к блочной обра-. бохке^дри-которой блок входных данных обрабатывается одновре(/ менно. При таком подходе требуется, чтобы коэффициенты передачи при обработке очередного блока оставались неизменными. Это существенное отличие от алгоритмов обработки во временной области, где коэффициенты фильтра могут изменяться со скоростью дискретизации входного сигнала. Хотякоэффициенты фильтра npnj обработке в частотной области корректируются реже, они подстраи-Ч ваются более точно, так как градиент легче оценить с помощью \ □одного блока данных. На рисунке 1.10 показан один из простейших адаптивных фильтров с обработкой сигнала в частотной области /31,32/. Входной сигнал Х(пТ) и искомый отклик сИпТ) накапливаются в буц* ферных запоминающих устройствах объемом N выборок. С помощью N-мерного БПФ Х(пТ) и d(nT) преобразуются в отсчеты частоты XQkco^ и DGkwi) соответственно, где ощ круговая частота дискретизации. Выходное изображение Y(jkw-i) с помощью ОБПФ вновь преобразуется в сигнал у(пТ). * Рисунок 1.10Адаптивный фильтр с обработкой сигнала в частотной области на основе круговой свертки 30 |