Gast
#298858
Hallo, ich hab mit einem DSP einen LMS Algorithmus realisiert und will nun die Ergebnisse mit Ergebnissen aus Matlab vergleichen. Es handelt sich um einen FIR Filter mit 8 Filter Koeffizienten. Die Koeffizienten werden adaptiv vom DSP eingestellt, als Eingang dienen die Signale von zwei Mikrofonen. Eins nur Störlärm eins Störlärm+Sprache. Nun werden die Filter so eingestellt das im besten Fall der Störlärm rausgerechnet werden kann. Das funktioniert alles, ich möchte jetzt jedoch wissen wie ungenau die Filter Koeffizienten des LMS im Vergleich mit der Wiener Lösung abschneiden. Die Wiener Lösung ergibt die optimalen Filter Koeffizienten eines FIR Filters. die Wiener Lösung lautet wie folgt w = p * R^-1 in Worten optimale Filter Werte Vektor = Kreuzkorrelationsvektor * inverse Autokorrelation ich kenn mich mit Mathe leider nicht so gut aus und ich check nicht wie ich in Matlab aus zwei wav-Dateien die mehrere 1000 Samples haben mit obiger GLeichung nur 8 Zahlen ausrechen kann? Adaptiv mit dem DSP kein Probelm da hab ich alles fertig, aber die optimalen Koeffizeinten mit einem Rechenschritt herauszufinden schafff ich nicht. Ziel ich würde gerne 8 Zahlen herausbekommen ; optimale Filter Koeffizienten mit der Wiener Formel ausrechnen Eingang Zwei Wav-Datein in Matlab einladen und mit den die Autokorrelation und Kreuzkorrelationsvektor erzeugen und dann als Ergebniss einen 8 Zahlen großen Ergebnisvektor haben. ich denke ja das bei der Größe der dimension der Autokorrelation und des Kreuzkorrelationsvektors kein Ergebnisvektor rauskommen kann der eine andere Dimensiom = 8 hat. Bin für jeden Tipp dankbar bin ein wenig am verzweifeln hat den niemand inner uni aufgepasst(hab bei matlabcentral mehrfach gepostet aber immer null response). thx 4 help Henning leider nur auf english was gefunden http://en.wikipedia.org/wiki/Wiener_filter
