TAILIEUCHUNG - Lecture Signals, systems & inference – Lecture 20: Wiener filtering

Lecture Signals, systems & inference – Lecture 20: Wiener filtering. The following will be discussed in this chapter: Unconstrained Wiener filter structure, unconstrained Wiener filter solution, compared with static LMMSE estimator. | Lecture Signals, systems & inference – Lecture 20: Wiener filtering Wiener filtering , Spring 2018 Lec 20 1 Unconstrained Wiener filter structure -mx my x[n] + h[·] + y[n] 2 Unconstrained Wiener filter solution -mx my Dyx(e jÆ) x[n] + H(e jÆ) = + y[n] Dxx(e jÆ) 3 Compared with static LMMSE estimator -mx my Dyx(e jÆ) x[n] + H(e jÆ) = + y[n] Dxx(e jÆ) -mX mY X + cTXY (CXX)-1 + Y 4 MIT OpenCourseWare Signals, Systems and Inference Spring 2018 For information about citing these materials or our Terms of Use, visit: . 5

TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.