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Filtrage adaptatif: LMS Algorithm

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Dans cours

COM-500: Statistical signal and data processing through applications

Building up on the basic concepts of sampling, filtering and Fourier transforms, we address stochastic modeling, spectral analysis, estimation and prediction, classification, and adaptive filtering, with an application oriented approach and hands-on numeri ...

Description

Cette séance de cours aborde le thème du filtrage adaptatif à l'aide de l'algorithme LMS, en se concentrant sur le scénario d'enregistrement immobile. L'instructeur explique le processus de filtrage adaptatif, l'algorithme LMS et la mise en œuvre dans MATLAB. Les sujets comprennent le filtre optimal non adapté, l'approche itérative et l'algorithme LMS. Des exemples pratiques et des extraits de code sont fournis pour démontrer l'application du filtrage adaptatif dans le traitement des ondes sonores.

Enseignant·e

Andrea Ridolfi

I am a professor of Signal Processing and Communication Technologies at Bern University of Applied Sciences. Since 2004 I hold a lecturer position at EPFL, teaching “Mathematical Principles of Signal Processing” (Doctoral School, 2004 – 2011), “Statistical Signal and Data Processing through Applications” (Master Program, (2004 – ongoing), and Signal Processing and Machine Learning for Digital Humanities (Master, 2017 – 2019, co-taught with Mathieu Salzmann). Previously, I have been working as Project Manager and R&D Engineer at EPFL (2011-2014), coordinating the LCAV activities within the NSF – Nanotera project Opensense, and as Project Manager and R&D Engineer with the biomedical signal processing group at CSEM (2006-2011).

Source officielle

Concepts associés (32)

Filtre adaptatif

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.

Filtre de Kalman

vignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).

Filtre particulaire

Les filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.

Son numérique (musique)

thumb|Échantillonnage (en gris) d'un signal analogique (en rouge). L'arrivée de l'informatique et du stockage d'information sous forme numérique a entraîné une véritable révolution dans le domaine musical. Cette révolution a commencé avec le CD audio, puis avec la compression des fichiers audios, puis les lecteurs dits MP3 et continue de nos jours avec l'intégration de la composante numérique dans le monde de la Hi-Fi et dans les lecteurs multimédias. Il y a pour le grand public plusieurs sources possibles pour obtenir de la musique sous forme numérique.

Nonlinear filter

In signal processing, a nonlinear (or non-linear) filter is a filter whose output is not a linear function of its input. That is, if the filter outputs signals R and S for two input signals r and s separately, but does not always output αR + βS when the input is a linear combination αr + βs. Both continuous-domain and discrete-domain filters may be nonlinear. A simple example of the former would be an electrical device whose output voltage R(t) at any moment is the square of the input voltage r(t); or which is the input clipped to a fixed range [a,b], namely R(t) = max(a, min(b, r(t))).

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Séances de cours associées (64)

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Couvre la conversion numérique-analogique et le rôle des cartes son dans la création de signaux audio.

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