Transversaler Pädiktor, Koeffizientenberechnung Hilfe

Hallo Forum,

es geht um eine Aufgabe aus dem Bereich Prädiktion mit einem 
transversalen Filter (siehe Bild), bei der ich nicht mehr weiter weiß.

Es geht darum , diese Filterkoeffizienten adaptiv auf 
"Sample-by-Sample"-Update auszulegen. Die Koeffizienten sollen 
unabhängig von den anderen Stufen berechnet werden. Instabilitäten 
sollen, wo immer möglich, vermieden werden.


Was ich bisher habe sind die folgenden Gleichungen (keine Kunst):

Schleife Beginn

  U1(k) = U0(k) - V0(k) * w1k
  U2(k) = U1(k) - V1(k) * w2k
  U3(k) = U2(k) - V2(k) * w3k

  // Verzögerte Spannungen speichern
  V2(k+1) = V1(k)
  V1(k+1) = V0(k)
  V0(k+1) = U0(k)


  Bei der folgenden Gleichung, die für die Prädiktion benutzt wird,
  fehlt mir leider das Verständnis.

  w1k(k+1) = w1k(k) + 2  mü  epsilon(k) * Xi(k);
  (Was oder wo ist epsilon (Fehler) und was ist Xi?)

Schleife Ende

Kann mir hier jemand helfen, der sich mit diesen Prädiktoren auskennt? 
Eine Lösung ansich ist nicht nötig, ich möchte es nur verstehen, um dann 
selbst die Lösung zu finden.

Bei einer einzelnen Stufe (Matlab) sieht es so bei mir aus:


for i = 2:ende %U0_samples-1
    U1(i) = U0(i) - V0(i) * w1k(i);
    V0(i+1) = U0(i);
    w1k(i+1) = w1k(i) + 2  mu  U1(i) * U0(i);
end

Das Ergebnis ist im Bild Matlab.png zu sehen. Nur müsste meinem 
Verständnis nach U1 kleiner werden aufgrund der Prädiktion...