矩阵求逆引理与矩阵分块求逆推导

摘要: 工作中多次用到矩阵求逆引理,这里系统的把求逆和相应的推导记录下来。方便以后查阅 阅读全文
posted @ 2020-10-08 20:08 爱酷媒 阅读(1269) 评论(0) 推荐(0) 编辑

自适应滤波器分块分段技术详解

摘要: 对在频域计算FIR自适应滤波器,同时避免使用长滤波器时产生的大延迟的技术进行详细的分解,也就是通常所说的PBFDAF技术,有的地方也叫做MDF。这个技术是很多频域自适应滤波器的基础。也是困惑很多人的地方。这里分享出技术的细节,自认为写的比直接看论文或者相应的资料好懂一些。欢迎大家评判 阅读全文
posted @ 2020-01-15 23:04 爱酷媒 阅读(3813) 评论(2) 推荐(1) 编辑

卡尔曼滤波器原理之基本思想(三)

摘要: 在卡尔曼滤波器原理之基本思想(二)中,分析了完整的基本思想和推导过程,这里抽点时间就上次遗留的问题及实际使用中会碰到的问题做下分析。这里会直接取上述博客中的结论,如果看起来比较吃力的话,可以先去熟悉一下。先直接把卡尔曼滤波器的主要步骤拿过来: \[\begin{array}{l} {\bf{G}}( 阅读全文
posted @ 2019-06-04 16:35 爱酷媒 阅读(737) 评论(0) 推荐(0) 编辑

RLS自适应滤波器中用矩阵求逆引理来避免求逆运算

摘要: 本文是学习过程中的详细笔记,讲述了在RLS自适应滤波器中应用矩阵求逆引理来避免对输入相关矩阵进行求逆,文中先给出了矩阵求逆引理的详细证明,然后一步步推导了应用于RLS的过程。最后给出了代码实现及下载地方。 阅读全文
posted @ 2018-03-11 23:03 爱酷媒 阅读(2769) 评论(0) 推荐(0) 编辑

卡尔曼滤波器原理之基本思想(二)

摘要: 在上一篇文章卡尔曼滤波器原理之基本思想中,我们分析并推导了基于卡尔曼一步预测的滤波器状态递推公式,接下来,我们将完成上一次的推导过程。首先,我们拿来上次的推导结果: \[\hat x(n + 1|{{\bf{Y}}_n}) = \sum\limits_{k = 1}^{n - 1} {E[x(n + 阅读全文
posted @ 2017-08-20 00:13 爱酷媒 阅读(2112) 评论(0) 推荐(1) 编辑

正交原理的复数详细推导过程

摘要: 最开始学习正交原理是从实数学习的,当时觉得实数已经很好了,为什么要学习复杂的复数推导过程呢,随着慢慢的深入,发现复数才是更加通用的。这里就把学习中的推导笔记发上来,方便自己复习,也可以对其它正在学习这方面的朋友有所帮助。 这里有一个长度为M的滤波器,对于输入序列u(n),n=0,1,2...,滤波器 阅读全文
posted @ 2017-07-05 06:43 爱酷媒 阅读(2407) 评论(0) 推荐(0) 编辑

卡尔曼滤波器原理之基本思想(一)

摘要: 一、卡尔曼滤波器要解决的问题 首先说一下卡尔曼滤波器要解决的是哪一类问题,这类系统应该如何建模。这里说的是线性卡尔曼滤波器,顾名思意,那就是线性动态的离散系统。这类系统可以用如下两个方程来表示: \[\begin{array}{l} x(n + 1) = {\bf{F}}(n + 1,n)x(n) 阅读全文
posted @ 2016-08-21 16:33 爱酷媒 阅读(15697) 评论(0) 推荐(2) 编辑

音视频编解码技术的陷阱与出路,一个研发人员的思考

摘要: 原来做过挺长时间的音视频编解码的东西,该做个总结了。这里就说下关于音视频编码这类工作的得失与取舍,其实主要是舍,有没有道理,权当一听。各位读者自行判断吧。 拿视频编码标准H.264来说,这真是个好事,视频编码标准化之后,兼容问题就“有法可依”了,利于影片、视频等的传播。但是,却给研究人员带来一个大问 阅读全文
posted @ 2016-07-30 05:24 爱酷媒 阅读(3298) 评论(0) 推荐(0) 编辑

语音增强原理之增益因子

摘要: 上次关于语音增强的原理讲说了噪声估计问题,这次打算说下增益因子如何确定,也就是当噪声已知后,如何进行去噪的问题(把增益因子与带噪语音相乘即可)。这里主要说下MMSE滤波,顺带说下谱减法、维纳滤波。当然也有其它方式来实现语音增强的,比如基于矩阵分解原理的子空间法、基于自适应滤波器的降噪,有的方法ico 阅读全文
posted @ 2016-07-04 05:36 爱酷媒 阅读(3119) 评论(0) 推荐(1) 编辑

语音增强原理之噪声估计

摘要: 语音增强的整个过程,通常假设噪声为加性随机平稳噪声,且语音短时平稳,下面的原理描述中,都是在这两个假设前提之下来做的。整个语音增强的流程大致可以分为两大部分 一、噪声估计 二、衰减因子(有的地方也叫做增益因子)的计算 最后,把衰减因子应用于带噪语音,就可以得到我们期望的“纯净语音”。语音增强最难的部 阅读全文
posted @ 2016-06-06 06:13 爱酷媒 阅读(5617) 评论(0) 推荐(0) 编辑