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Un filtre adaptatif est un système avec un filtre linéaire dont la fonction de transfert est contrôlée par des paramètres variables et un moyen d'ajuster ces paramètres selon un algorithme d'optimisation. En raison de la complexité des algorithmes d'optimisation, presque tous les filtres adaptatifs sont des filtres numériques. Les filtres adaptatifs sont nécessaires pour certaines applications parce que certains paramètres du traitement souhaité (par exemple, l'emplacement des surfaces réfléchissantes dans un espace réverbérant) ne sont pas connus à l'avance ou changent. Le filtre adaptatif en boucle fermée utilise une rétroaction sous la forme d'un signal d'erreur pour affiner sa fonction de transfert. De manière générale, le processus adaptatif en boucle fermée implique l'utilisation d'une fonction objectif, qui est un critère de performance optimale du filtre, pour alimenter un algorithme, qui détermine comment modifier la fonction de transfert du filtre pour minimiser le coût à l'itération suivante. La fonction de coût la plus courante est le carré moyen du signal d'erreur. Avec l'augmentation de la puissance des processeurs de signal numérique (DSP), les filtres adaptatifs sont devenus beaucoup plus courants et sont maintenant utilisés couramment dans des appareils tels que les téléphones mobiles et autres appareils de communication, les caméscopes et les appareils photo numériques, ainsi que les équipements de surveillance médicale. L'enregistrement d'un battement de cœur (par électrocardiographie ou ECG) peut être corrompu par le bruit provenant de l'alimentation électrique (secteur). La fréquence exacte du courant et de ses harmoniques peut varier dans le temps. Une façon d'éliminer le bruit consiste à filtrer le signal à l'aide d'un filtre coupe-bande à la fréquence du secteur et à ses environs, mais cela pourrait dégrader excessivement la qualité de l'ECG puisque le battement du cœur aurait probablement aussi des composantes de fréquence dans la plage rejetée.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will use the adaptive LMS filter to estimate the
impulse response of a reverberating room.
A typical use case is handsfree telephony: since the received signal,
amplified and played by the speaker, is picked up by the microphone, we
need to eliminate it from the signal that is transmitted back in order
to avoid a feedback loop. The signal picked up by the microph [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
This notebook shows a simple way to process audio files (in WAV format)
in a block-by-block fashion; this is useful in two cases
1. when you want to process a data stream in real time but you can
accept a small processing delay; in this case a buffered approach
can yield computational gains
2. when you need to process a large file that does not fit entirely
into [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sp
import seaborn as sns
sns.set()
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
The basic reproduction number[4]¶
The propagation mechanism of an epidemic such as the one caused by
SARS-CoV-2 virus can be roughly modeled, at least in its inital phase,
as a process in which each infected individ [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The Parks-McClellan (PM) algorithm is a clever application of advanced
polynomial fitting techniques to the problem of FIR filter design. In
this notebook we will explore the key ideas behind the method by
considering the design of a simple Type-I lowpass filter.
NOTE: This notebook uses interactive widgets. If the interactive
controls do not work or show up, please fo