Фильтрум применение: «Фильтрум»: инструкция по применению, показания, аналоги

инструкция по применению, аналоги, состав, показания

Фармакодинамика

Фильтрум® – природный энтеросорбент, состоящий из продуктов гидролиза компонентов древесины – полимера лигнина, структурными элементами которого являются производные фенилпропана и гидроцеллюлозы.

Обладает высокой сорбирующей активностью и неспецифическим дезинтоксикационным действием.

Связывает и выводит из организма патогенные бактерии и бактериальные токсины, лекарственные препараты, яды, соли тяжелых металлов, алкоголь, аллергены, а также избыток некоторых продуктов обмена веществ, в том числе билирубина, холестерина, мочевины, метаболитов, ответственных за развитие эндогенного токсикоза.

Не токсичен.

Фармакокинетика

Не всасывается, полностью выводится из кишечника в течение 24 часов.

По 10 таблеток в контурную ячейковую упаковку из пленки поливинилхлоридной и фольги алюминиевой печатной лакированной.
По 5 контурных ячейковых упаковок вместе с инструкцией по применению помещают в пачку из картона.

Наименование и адрес юридического лица, на имя которого выдано регистрационное удостоверение/организация, принимающая претензии:

АО «АВВА РУС», Россия, 121614, г. Москва, ул. Крылатские Холмы, д. 30, корп. 9.

Тел./факс: +7 (495) 956-75-54.

avva.com.ru

filtrum.eu

Производитель:

АО «АВВА РУС», Россия, 610044, Кировская обл., г. Киров, ул. Луганская, д. 53а.

Тел.: +7 (8332) 25-12-29; +7 (495) 956-75-54.

Таблетки Фильтрум СТИ: инструкция по применению, цена и отзывы

Закрыть

  • Болезни
    • Инфекционные и паразитарные болезни
    • Новообразования
    • Болезни крови и кроветворных органов
    • Болезни эндокринной системы
    • Психические расстройства
    • Болезни нервной системы
    • Болезни глаза
    • Болезни уха
    • Болезни системы кровообращения
    • Болезни органов дыхания
    • Болезни органов пищеварения
    • Болезни кожи
    • Болезни костно-мышечной системы
    • Болезни мочеполовой системы
    • Беременность и роды
    • Болезни плода и новорожденного
    • Врожденные аномалии (пороки развития)
    • Травмы и отравления
  • Симптомы
    • Системы кровообращения и дыхания
    • Система пищеварения и брюшная полость
    • Кожа и подкожная клетчатка
    • Нервная и костно-мышечная системы
    • Мочевая система
    • Восприятие и поведение
    • Речь и голос
    • Общие симптомы и признаки
    • Отклонения от нормы
  • Диеты
    • Снижение веса
    • Лечебные
    • Быстрые
    • Для красоты и здоровья
    • Разгрузочные дни
    • От профессионалов
    • Монодиеты
    • Звездные
    • На кашах
    • Овощные
    • Детокс-диеты
    • Фруктовые
    • Модные
    • Для мужчин
    • Набор веса
    • Вегетарианство
    • Национальные
  • Лекарства
    • Антибиотики
    • Антисептики
    • Биологически активные добавки
    • Витамины
    • Гинекологические
    • Гормональные
    • Дерматологические
    • Диабетические
    • Для глаз
    • Для крови
    • Для нервной системы
    • Для печени
    • Для повышения потенции
    • Для полости рта
    • Для похудения
    • Для суставов
    • Для ушей
    • Желудочно-кишечные
    • Кардиологические
    • Контрацептивы
    • Мочегонные
    • Обезболивающие
    • От аллергии
    • От кашля
    • От насморка
    • Повышение иммунитета
    • Противовирусные
    • Противогрибковые
    • Противомикробные
    • Противоопухолевые
    • Противопаразитарные
    • Противопростудные
    • Сердечно-сосудистые
    • Урологические
    • Другие лекарства

    ДЕЙСТВУЮЩИЕ ВЕЩЕСТВА

  • Врачи
  • Клиники
  • Справочник
    • Аллергология
    • Анализы и диагностика
    • Беременность
    • Витамины
    • Вредные привычки
    • Геронтология (Старение)
    • Дерматология
    • Дети
    • Женское здоровье
    • Инфекция
    • Контрацепция
    • Косметология
    • Народная медицина
    • Обзоры заболеваний
    • Обзоры лекарств
    • Ортопедия и травматология
    • Питание
    • Пластическая хирургия
    • Процедуры и операции
    • Психология
    • Роды и послеродовый период
    • Сексология
    • Стоматология
    • Травы и продукты
    • Трихология
    • Другие статьи
  • Словарь терминов
    • [А] Абазия .. Ацидоз
    • [Б] Базофилы .. Богатая тромбоцитами плазма
    • [В] Вазопрессин .. Выкидыш
    • [Г] Галлюциногены .. Грязи лечебные
    • [Д] Деацетилазы гистонов .. Дофамин
    • [Ж] Железы .. Жиры
    • [И] Иммунитет .. Искусственная кома
    • [К] Каверна .. Кумарин
    • [Л] Лапароскоп .. Лучевая терапия
    • [М] Макрофаги .. Мутация
    • [Н] Наркоз .. Нистагм
    • [О] Онкоген .. Отек
    • [П] Паллиативная помощь .. Пульс
    • [Р] Реабилитация .. Родинка (невус)
    • [С] Секретин .. Сыворотка крови
    • [Т] Таламус .. Тучные клетки
    • [У] Урсоловая кислота
    • [Ф] Фагоциты .. Фитотерапия
    • [Х] Химиотерапия .. Хоспис
    • [Ц] Цветов
Фильтрум – инструкция по применению, показания для детей и взрослых, состав, побочные эффекты и аналоги

Врачмедик

Поиск

Найти

ВКонтакте

  • Обследования и анализы

    • МРТ

    • Анализ крови

    • Анализ кала

    • Анализ мочи

    • УЗИ

    • Флюорография

  • Здоровье от А до Я

    • Гинекология

    • Ревматология

    • Проктология

    • Онкология

    • Гастроэнтерология

    • Неврология

    • Кардиология

    • Урология

    • Отоларингология

    • Дерматология

    • Маммология

    • Терапия

    • Флебология

    • Травматология

    • Эндокринология

    • Хирургия

    • Пульмонология

Фильтрум СТИ – инструкция по применению, отзывы, дозы

Цены в интернет-аптеках:

Энтеросорбент Фильтрум СТИФильтрум СТИ – энтеросорбент природного происхождения, применяемый при лечении эндогенных и экзогенных интоксикаций.

Содержание

Фармакологическое действие Фильтрум СТИ

Фильтрум СТИ является энтеросорбентом природного происхождения, состоящим из древесины (продуктов гидролиза ее компонентов). Медикамент обладает высокой степенью сорбционной активности и выраженным дезинтоксикационным действием. Фильтрум СТИ эффективно связывает и выводит бактериальные токсины и патогенные бактерии из организма, включая лекарства, соли тяжелых металлов, алкоголь, яды, пищевые аллергены.

Кроме того, Фильтрум СТИ, по инструкции, также сорбирует избыток некоторых продуктов обмена веществ – холестерина, билирубина, мочевины, а также метаболитов, которые вызывают эндогенный токсикоз. Одним из достоинств медикамента является его нетоксичность.

Форма выпуска

Фильтрум СТИ выпускают в виде темно-коричневых плоскоцилиндрических таблеток с содержанием активного компонента (лигнина гидролизного) в количестве 400 мг.

По 10, 30, 50, 60 100 штук в упаковке.

Аналоги Фильтрум СТИ

Аналогами Фильтрум СТИ по активному компоненту являются медикаменты: Лигносорб, Полифан, Энтегнин и Полифепан.

К аналогам Фильтрум СТИ по механизму действия относятся следующие лекарства:

  • Микроцел;
  • Диосмектит;
  • Энтеросорб;
  • Неосмектин;
  • Энтерумин;
  • Энтеродез;
  • Лактофильтрум;
  • Смекта;
  • Неосмектин;
  • Энтеросгель.

Показания к применению Фильтрум СТИ

Фильтрум СТИ, по инструкции, назначают как дезинтоксикационное средство при лечении эндогенных и экзогенных интоксикаций различной этиологии у взрослых и детей, а именно:

  • Острых отравлений солями тяжелых металлов, лекарственными медикаментами, алкоголем, алкалоидами и другими ядами;
  • Печеночной и почечной недостаточности;
  • Гнойно-воспалительных заболеваний, которые сопровождаются выраженной интоксикацией;
  • Пищевой и лекарственной аллергий.

Кроме того, прием Фильтрум СТИ показан при лечении пищевых токсикоинфекций, сальмонеллеза, диспепсии и дизентерии в составе комплексной терапии, а также для профилактики хронических интоксикаций на вредных производствах.

Противопоказания

Противопоказаниями к применению Фильтрум СТИ являются:

  • Атония кишечника;
  • Обострение язвенной болезни желудка и 12-перстной кишки;
  • Индивидуальная непереносимость медикамента.

Способ применения Фильтрум СТИ

Фильтрум СТИ принимают внутрь, предварительно измельчив, соблюдая интервал в один час с приемом пищи или иных лекарств.

Лекарственная форма Фильтрум СТИ - таблеткиРазовая доза Фильтрум СТИ, по инструкции, зависит от тяжести протекания болезни, а также возраста:

  • Дети от одного года – ½ таблетки;
  • 1-3 года – ½-1 таблетки;
  • 4-7 лет – одна таблетка;
  • 7-12 лет – от одной до двух таблеток;
  • Взрослые и дети от 12 лет – 2-3 таблетки.

Лекарство следует принимать от трех до четырех раз в день, продолжительность, как правило, составляет:

  • При лечении острых состояний – 3-5 дней;
  • При лечении хронических интоксикаций и аллергических болезней – от двух до трех недель.

По рекомендации врача повторный курс приема Фильтрум СТИ можно провести через несколько недель.

Данные о передозировке в инструкции отсутствуют.

Лекарственное взаимодействие

Поскольку может наблюдаться снижение лечебного эффекта при одновременном применении Фильтрум СТИ с другими медикаментами, между их приемом необходимо соблюдать интервал не менее часа.

Побочные действия Фильтрум СТИ

По отзывам, Фильтрум СТИ обычно переносится хорошо и выраженных побочных действий не вызывает.

В некоторых случаях при наличии гиперчувствительности к основному или вспомогательным компонентам могут развиваться аллергические реакции. Кроме того, Фильтрум СТИ, по отзывам, иногда приводит к запорам.

Также при применении Фильтрум СТИ следует учитывать, что длительный прием медикамента может нарушить всасывание кальция и витаминов. В этом случае рекомендуется принимать поливитамины и препараты кальция.

Условия хранения

Фильтрум СТИ относится к медикаментам безрецептурного отпуска со сроком хранения 24 месяца при соблюдении стандартных условий.

Различные типы активных фильтров и их применения

По мере того, как время идет вперед и исследования фильтров увеличиваются, активные фильтры стали предметом обсуждения. Активные фильтры — это группа электронных фильтров, в которых для работы используются активные компоненты, такие как усилитель. Усилители используются в фильтрах при проектировании для повышения предсказуемости и производительности. Все это сделано, но при этом не нужны индукторы. Обычно характеристики фильтра можно определить с помощью усилителя.В данной статье представлено подробное исследование и использование активных фильтров в современной технике. В будущем различные типы активных фильтров будут иметь гораздо более широкую пропускную способность и будут означать будущую технологию, чем в настоящее время.

Что такое активный фильтр?

Фильтр — это электрический фильтр, не имеющий аналогов в теории схем, который используется для изменения фазы или амплитуды характеристик сигнала относительно его частоты. В идеале это не будет включать ни новую частоту для i / p, ни изменять частотную составляющую этого сигнала.Активный фильтр использует операционные усилители вместе с различными электронными компонентами, такими как резисторы, конденсаторы для фильтрации. Операционные усилители используются для упрощения изготовления многих типов активных фильтров.

Усилитель предотвращает влияние импеданса нагрузки на характеристики фильтра. Форму отклика, коэффициент двойственности и настраиваемую частоту часто можно установить с помощью недорогих переменных резисторов. В этих схемах фильтров мы можем изменять один параметр, не повреждая другой. Поскольку их основные принципы возврата были спроектированы примерно в 1970 году, было проведено множество исследований этих фильтров и их реальных применений.

Типы активных фильтров

Наиболее распространенные типы активных фильтров подразделяются на четыре, например,

  • Баттерворта
  • Чебышев
  • Бессель
  • Эллиптический

Существует различных типов фильтров , но большинство приложений могут быть решены с помощью этих реализаций.

Types of Active Filters Types of Active Filters Типы активных фильтров

Фильтр Чебышева

Активный фильтр Чебышева также называется фильтром равных пульсаций.Он дает более резкое срезание, чем фильтр Баттерворта в полосе пропускания. Фильтры Чебышева и Баттерворта показывают большие фазовые сдвиги, близкие к частоте среза. Недостатком фильтра Чебышева является внешний вид минимумов и максимумов усиления ниже частоты среза. Регулируемый параметр при проектировании фильтра, пульсация усиления выражается в дБ.

PCBWay PCBWay
Chebyshev Filter Chebyshev Filter Фильтр Чебышева

Реализация этих фильтров дает намного более крутой спад, но имеет пульсации в полосе пропускания, поэтому они не используются в аудиосистемах.Хотя это намного лучше в некоторых приложениях, где в полосе пропускания доступна только одна частота, но требуется исключить множество других частот.

Активный фильтр Баттерворта

Активный фильтр Баттерворта также называется плоским фильтром. Реализация активного фильтра Баттерворта гарантирует ровный отклик в полосе пропускания и достаточный спад. Эта группа фильтров приближается к идеальной подгонке фильтра в полосе пропускания. Показаны кривые АЧХ различных типов фильтров.Этот фильтр имеет практически плоскую амплитудно-частотную характеристику вплоть до частоты среза.

Butterworth Filter Butterworth Filter Фильтр Баттерворта

Шероховатость отсечки можно увидеть на диаграмме. Следует отметить, что все три фильтра достигают угла спада -40 дБ / декаду на частотах, намного превосходящих срез. Этот фильтр имеет характеристику где-то б / н Чебышева и фильтров Бесселя. У него заметное скатывание юбки и слегка нелинейные фазовые характеристики.Этот вид фильтра хорош, очень прост для понимания и отлично подходит для приложений обработки звука.

Фильтр Бесселя

Фильтр Бесселя дает идеальную фазовую характеристику с примерно линейной фазовой характеристикой почти до частоты среза. Хотя он имеет очень линейную фазовую характеристику, но довольно пологий наклон юбки. Применение этого фильтра связано с тем, где важна фазовая характеристика. Это небольшой фазовый сдвиг, хотя его характеристики отсечки не очень разумны.Он хорошо подходит для импульсных приложений.

Bessel Filter Bessel Filter Фильтр Бесселя

Фильтр Бесселя показывает стабильную задержку распространения по частотному спектру i / p. Таким образом, применение прямоугольной волны на входе фильтра даст прямоугольную волну на o / p без превышения. Кроме того, любой фильтр будет ожидать разные частоты с разной величиной. Это проявится как превышение на форме сигнала o / p.

Эллиптический фильтр

Эллиптический фильтр — это намного более сложный фильтр , как и Чебышевский .Он включает в себя пульсацию в полосе пропускания и серьезный спад за счет пульсации в полосе пропускания. Этот фильтр имеет спад каждого фильтра в области преобразования, но он имеет как области полосы заграждения, так и полосы пропускания. Этот фильтр может быть сконструирован таким образом, чтобы уделять повышенное внимание определенным частотам в полосе задерживания, что уменьшает ослабление других частот в полосе задерживания.

Elliptical Filter Elliptical Filter Эллиптический фильтр

Преимущества активных фильтров

К преимуществам активных фильтров относятся следующие

  • Эти фильтры более разумны, чем пассивные фильтры.
  • Устройство, используемое в этих фильтрах, меньше компонентов, используемых в пассивных фильтрах.
  • Активный фильтр не показывает вносимых потерь.
  • Он также обеспечивает межкаскадную изоляцию для управления импедансом i / p и o / p.
Применение активных фильтров
  • Активные фильтры используются в системах связи для подавления шума, чтобы изолировать передачу сигнала из различных каналов с целью улучшения уникального сигнала сообщения от модулированного сигнала.
  • Эти фильтры используются разработчиками в измерительных системах для выбора необходимой частотной аппаратуры и удаления нежелательных.
  • Эти фильтры могут использоваться для ограничения полосы пропускания аналогового сигнала перед преобразованием их в цифровые сигналы.
  • Аналоговые фильтры используются инженерами в аудиосистемах для передачи различных частот на различные динамики. Например, в музыкальной индустрии приложения для записи и воспроизведения необходимы для управления частотными компонентами.
  • Активные фильтры используются в биомедицинских инструментах для взаимодействия психологических датчиков с диагностическим оборудованием и регистрации данных.

В настоящее время различных типов активных фильтров находятся на начальной стадии из-за малой емкости. Но сейчас многие инженеры проектируют его с большой мощностью. Эффективность в долгосрочной перспективе не только заставит потребителей с нелинейной нагрузкой использовать эти фильтры для сохранения, но и повысит эффективность качества электроэнергии.Будет доступна конфигурация огромного количества активных фильтров для компенсации реактивной мощности, гармонического тока, несимметричного и нейтрального тока. Заказчик сможет выбрать активный фильтр с предпочтительными функциями в ближайшем будущем по мере развития технологий. Кроме того, любые вопросы относительно этой концепции или информации о конструкции фильтра Баттерворта и его применениях, пожалуйста, дайте свои ценные предложения, комментируя в разделе комментариев ниже. Вот вам вопрос, какова функция фильтра ?

Фото:

.

приложений адаптивной фильтрации | IntechOpen

1. Введение

Благодаря мощным процессорам цифровых сигналов и развитию усовершенствованных адаптивных алгоритмов существует множество различных приложений, в которых используются адаптивные фильтры. Количество различных приложений, в которых успешно используются адаптивные методы, значительно увеличилось за последние два десятилетия. Существует широкий спектр конфигураций, которые могут применяться в различных областях, таких как телекоммуникации, радар, гидролокатор, обработка видео и аудиосигналов, шумоподавление. , между другими.

Эффективность адаптивных фильтров в основном зависит от используемой методики проектирования и алгоритма адаптации. Адаптивные фильтры могут быть аналоговыми, цифровыми или смешанными, которые демонстрируют свои преимущества и недостатки, например, аналоговые фильтры имеют низкое энергопотребление и быстрый отклик, но они представляют проблемы смещения, которые влияют на работу алгоритма адаптации (Шоваль и др. ., 1995). Цифровые фильтры не содержат смещения и обеспечивают более высокую точность.Также адаптивные фильтры могут представлять собой комбинацию различных типов фильтров, таких как фильтры с одним или несколькими входами, линейные или нелинейные, фильтры FIR с конечной импульсной характеристикой или фильтры IIR с бесконечной импульсной характеристикой.

Адаптация параметров фильтра основана на минимизации среднеквадратичной ошибки между выходным сигналом фильтра и желаемым сигналом. Наиболее распространенными алгоритмами адаптации являются рекурсивный метод наименьших квадратов (RLS) и метод наименьшего среднего квадрата (LMS), где RLS алгоритм предлагает более высокую скорость сходимости по сравнению с алгоритмом LMS, но что касается сложности вычислений, алгоритм LMS сохраняет свое преимущество.Из-за вычислительной простоты алгоритм LMS чаще всего используется при проектировании и реализации интегрированных адаптивных фильтров. Цифровой алгоритм LMS основан на градиентном поиске в соответствии с уравнением (1).

w (n + 1) = w (n) + μe (n) x (n) E1

Где w (n) — вектор весов в момент n, w (n + 1) равен весам вектор в n + 1, x (n) — простой вектор входного сигнала, который хранится в строке с задержкой фильтра, где e (n) соответствует ошибке фильтра, которая представляет собой разность между полезным сигналом и сигналом выходного фильтра, и µ — коэффициент сходимости фильтра.Коэффициент сходимости µ определяет минимальную среднеквадратическую ошибку и скорость сходимости. Этот коэффициент прямо пропорционален скорости сходимости и косвенно пропорционален минимальной ошибке. Затем устанавливается соотношение скорости сходимости и минимальной погрешности.

Приложение зависит от используемой конфигурации адаптивного фильтра. Классические конфигурации адаптивной фильтрации — это идентификация системы, прогнозирование, шумоподавление и обратное моделирование. Различия между конфигурациями зависят от способа использования входного, желаемого и выходного сигналов.Основная цель этой главы — объяснить типичные конфигурации и сосредоточиться на последних приложениях адаптивной фильтрации, которые используются в реальном мире.

2. Идентификация системы

Идентификация системы — это подход к моделированию неизвестной системы. В этой конфигурации неизвестная система работает параллельно адаптивному фильтру, и обе возбуждаются одним и тем же сигналом. Когда выходной MSE минимизирован, фильтр представляет желаемую модель.

Структура, используемая для адаптивной идентификации системы, проиллюстрирована на рисунке 1, где P (z) — неизвестная система, которая должна быть идентифицирована адаптивным фильтром W (z).Сигнал x (n) возбуждает P (z) и W (z), полезный сигнал d (n) является неизвестным выходом системы, минимизируя разницу выходных сигналов y (n) и d (n), характеристики P (z) можно определить.

Рис. 1.

Адаптивный фильтр для идентификации системы

Ошибка оценки выражается как (2)

e (n) = d (n) −y (n) = ∑l = 0L − 1 [p (l ) −w1 (n)] x (n − l) E2

Где p (l) — импульсный отклик неизвестного объекта. Выбирая каждое w 1 (n) рядом с каждым p (l), ошибка будет сведено к минимуму.Для использования белого шума в качестве сигнала возбуждения минимизация e (n) заставит w 1 (n) приблизиться к p (l), то есть

w1 (n) ≈ p (l), l = 0, 1, …, L — 1E3

Когда разница между откликом физической системы d (n) и откликом адаптивной модели y (n) сведена к минимуму, адаптивная модель приближает P (z) с точки зрения ввода / вывода. , Когда план изменяется во времени, перед адаптивным алгоритмом стоит задача сохранения малой ошибки моделирования за счет постоянного отслеживания временных изменений динамики объекта.

Обычно входной сигнал является широкополосным сигналом, чтобы позволить адаптивному фильтру сходиться к хорошей модели неизвестной системы. Если входной сигнал представляет собой белый шум, лучшей моделью для неизвестной системы является система, импульсный отклик которой совпадает. с N + 1 первыми отсчетами неизвестной импульсной характеристики системы. В случаях, когда импульсная характеристика неизвестной системы имеет конечную длину и адаптивный фильтр достаточного порядка, MSE становится равным нулю, если нет шума измерения (или шума канала).В практических приложениях шум измерения неизбежен, и если он не коррелирован с входным сигналом, ожидаемое значение коэффициентов адаптивного фильтра будет совпадать с выборками импульсной характеристики неизвестной системы. Ошибка на выходе, конечно же, будет из-за шума измерения (Diniz, 2008). Некоторые реальные приложения схемы идентификации системы включают системы управления и сейсморазведку.

3. Линейный предсказатель

Линейный предсказатель оценивает значения сигнала в будущем.Эта модель обычно широко применяется в приложениях обработки речи, таких как кодирование речи в сотовой телефонии, улучшение речи и распознавание речи. В этой конфигурации полезный сигнал является прямой версией входного сигнала адаптивного фильтра. Когда адаптивный алгоритм выполняет сходимость, фильтр представляет модель для входного сигнала, эту модель можно использовать в качестве модели прогнозирования. Система линейного прогнозирования показана на рисунке 2.

Рисунок 2.

Адаптивный фильтр для линейного прогнозирования

Выходные данные прогнозирования y (n) выражаются как

y (n) = ∑l = 0L − 1w1 (n) x (n − Δ − l) E4

Где ∆ — количество отсчетов задержки, поэтому, если мы используем алгоритм LMS, коэффициенты обновляются как

w (n + 1) = w (n) + μx (n −∆) e (n) E5

Где x (n — ∆) = [x (n — ∆) x (n — ∆ -1)… х (п — Δ — L + L)] Т затем откладывается вектор эталонного сигнала, и е (п) = х (п) — у (п) ошибка предсказания. Правильный выбор задержки предсказания ∆ позволяет улучшить характеристики оценки частоты для множества синусоид в белом шуме.

Применение нетипичного предсказателя заключается в кодировании речевых сигналов с линейным предсказанием, где задача предсказателя заключается в оценке параметров речи. Эти параметры являются частью информации кодирования, которая передается или сохраняется вместе с другой информацией, присущей речевым характеристикам, например, периодом основного тона, среди прочего.

Адаптивный предсказатель сигнала также используется для адаптивного улучшения линии (ALE), где входной сигнал представляет собой узкополосный сигнал (предсказуемый), добавленный к широкополосному сигналу. После сходимости вывод предсказателя будет улучшенной версией узкополосного сигнала. Еще одним применением предсказателя сигнала является подавление узкополосных помех в широкополосном сигнале. Входной сигнал в этом случае имеет те же общие характеристики, что и ALE.

4. Обратное моделирование

Обратное моделирование — это приложение, которое можно использовать в области выравнивания каналов, например, оно применяется в модемах для уменьшения искажения канала, возникающего из-за высокой скорости передачи данных по телефонным каналам.Чтобы компенсировать искажение канала, нам необходимо использовать эквалайзер, который является обратной функцией передаточной функции канала.

Высокоскоростная передача данных по каналам с серьезными искажениями может быть достигнута несколькими способами, один из способов — спроектировать фильтры приема и передачи таким образом, чтобы комбинация фильтров и канала приводила к приемлемой ошибке из-за комбинации межсимвольных помех и шума. ; и другой способ — разработать в приемнике эквалайзер, который противодействует искажению канала.Второй метод — это наиболее часто используемая технология для приложений передачи данных.

На рисунке 3 показан адаптивный канальный эквалайзер, принятый сигнал y (n) отличается от исходного сигнала x (n), поскольку он был искажен общей функцией передачи канала C (z), которая включает в себя фильтр передачи, передачу средний и приемный фильтр.

Рисунок 3.

Эквалайзер Adaptive Channel

Чтобы восстановить исходный сигнал x (n), y (n) должен быть обработан с помощью эквалайзера W (z), который является обратной функцией передачи канала C (z). для компенсации искажения канала.Следовательно, эквалайзер должен быть спроектирован как

W (z) = 1C (z) E6

На практике телефонный канал изменяется во времени и неизвестен на стадии проектирования из-за изменений в среде передачи. Таким образом, необходим адаптивный эквалайзер, обеспечивающий точную компенсацию по изменяющемуся во времени каналу. Адаптивному фильтру требуется полезный сигнал d (n) для вычисления сигнала ошибки e (n) для алгоритма LMS. Адаптивному фильтру требуется полезный сигнал d (n) для вычисления сигнала ошибки e (n) для алгоритма LMS.

Задержанная версия переданного сигнала x (n — Δ) — это желаемый отклик для адаптивного эквалайзера W (z). Поскольку адаптивный фильтр расположен в приемнике, полезный сигнал, генерируемый передатчиком, недоступен в приемнике. Полезный сигнал может генерироваться локально в приемнике двумя способами. На этапе обучения коэффициенты адаптивного эквалайзера настраиваются путем передачи короткой обучающей последовательности. Эта известная передаваемая последовательность также генерируется в приемнике и используется в качестве полезного сигнала d (n) для алгоритма LMS.

После короткого периода обучения передатчик начинает передавать последовательность данных. В режиме данных выход эквалайзера x (n) используется устройством принятия решения для создания двоичных данных. Предполагая, что выходной сигнал устройства принятия решения правильный, двоичную последовательность можно использовать в качестве полезного сигнала d (n) для генерации сигнала ошибки для алгоритма LMS.

5. Подавление помех

Адаптивная фильтрация может быть мощным инструментом для подавления узкополосных помех в приемнике прямой последовательности с расширенным спектром.На рисунке 4 показана система подавления помех. В этом случае выходной сигнал фильтра y (n) представляет собой оценку источника помех, этот сигнал вычитается из принятого сигнала x (n), чтобы получить оценку расширенного спектра.

Для повышения производительности системы используется двухступенчатый подавитель помех. Адаптивный усилитель линии, который, по сути, является еще одним адаптивным фильтром, противодействует эффектам конечной корреляции, которая приводит к частичному подавлению полезного сигнала. Количество коэффициентов, необходимых для любого фильтра, невелико, но частота дискретизации может быть значительно выше 400 кГц.

Рисунок 4.

Подавление помех в приемнике прямой последовательности с расширенным спектром

6. Адаптивный режекторный фильтр

В определенных ситуациях первичным входом является широкополосный сигнал, искаженный нежелательными узкополосными (синусоидальными) помехами. Традиционный метод устранения таких синусоидальных помех заключается в использовании анотч-фильтра, настроенного на частоту помех (Kuo et al., 2006). Чтобы разработать фильтр, нам нужна точная частота помехи.Адаптивный режекторный фильтр имеет возможность отслеживать частоту помех и, таким образом, особенно полезен, когда мешающая синусоида дрейфует по частоте. Одночастотный адаптивный режекторный фильтр с двумя адаптивными весами показан на рисунке 5, где входным сигналом является косинусоидальный сигнал как

x (n) = x0 (n) Acos (ωon) E7

Для создания квадратурного сигнала используется фазовращатель 90

x1 (n) = Asin (ω0n) E8

Для синусоидальный сигнал, необходимы два коэффициента фильтра.Опорный вход используется для оценки составного синусоидального мешающего сигнала, содержащегося на основном входе d (n). Центральная частота режекторного фильтра равна частоте первичного синусоидального шума. Следовательно, шум на этой частоте ослабляется. Этот адаптивный режекторный фильтр обеспечивает простой метод устранения синусоидальных помех.

Рис. 5. Адаптивный режекторный фильтр

7. Шумоподавитель

Шумоподавители используются для устранения интенсивного фонового шума.Эта конфигурация применяется в мобильных телефонах и радиосвязи, поскольку в некоторых ситуациях эти устройства используются в условиях повышенного шума. На рисунке 6 показана система адаптивного шумоподавления.

Рисунок 6.

Система адаптивного шумоподавления

В компенсаторе используется направленный микрофон для измерения и оценки мгновенной амплитуды окружающего шума r ‘(n), а другой микрофон используется для приема речевого сигнала, загрязненного шумом. д (п) + г (п).Внешний шум обрабатывается адаптивным фильтром, чтобы сделать его равным шуму, загрязняющему речевой сигнал, а затем вычитается, чтобы компенсировать шум в полезном сигнале. Для того, чтобы окружающий шум был эффективно коррелирован с шумовыми компонентами в речевом сигнале, если нет доступа к мгновенному значению загрязняющего сигнала, шум нельзя нейтрализовать, но его можно уменьшить с помощью статистики. сигнала и шумового процесса. На рисунке 7 показан речевой сигнал с шумом; эти сигналы использовались в системе шумоподавления, реализованной на цифровом сигнальном процессоре.Желаемый сигнал — монофонический аудиосигнал с частотой дискретизации 8 кГц. Шумовой сигнал представляет собой нежелательное монофоническое музыкальное произведение с частотой дискретизации 11 кГц. Как видно на изображении, полезный сигнал сильно загрязнен, поэтому в этой структуре должен использоваться алгоритм быстрой адаптации, чтобы достичь сходимости и устранить все нежелательные компоненты из полезного сигнала.

Рисунок 7.

Сигналы, используемые в системе шумоподавления

Частотный анализ сигналов, используемых в системе шумоподавления, можно увидеть на спектрограммах на рисунке 8.На рисунке показано, что выходной сигнал имеет некоторые дополнительные частотные составляющие по сравнению с входным сигналом.

Рисунок 8.

Спектрограммы сигналов, используемых в системе шумоподавления

Выходной сигнал шумоподавителя — это сигнал ошибки, на рисунке 9 показан сигнал ошибки, полученный при использовании алгоритма LMS. На спектрограмме сигнала видно, что все нежелательные частотные составляющие были устранены.

Рисунок 9.

a) Временная форма выходного сигнала b) Спектрограмма выходного сигнала

Система адаптивного шумоподавления используется во многих приложениях активного контроля шума (ANC), в самолетах используется для подавления низких частот. частотный шум внутри салона автомобиля для комфорта пассажиров.Большинство крупных авиастроителей разрабатывают такие системы, в основном для шумных винтовых самолетов. В автомобильной промышленности существуют системы активного шумоподавления, предназначенные для снижения дорожного шума с помощью микрофонов и динамиков, размещаемых под сиденьями автомобиля.

Другое применение — активные глушители для выхлопных труб двигателей, которые некоторое время использовались в коммерческих компрессорах, генераторах и т. Д. С падением цен на решения ANC даже производители автомобилей теперь рассматривают активные глушители как замену традиционному глушителю с перегородкой для будущих серийных автомобилей.Ожидается, что результирующее снижение противодавления в двигателе приведет к снижению расхода топлива при движении по городу на 5-6%.

Еще одно применение, которое добилось широкого коммерческого успеха, — активные наушники для подавления низкочастотного шума. Активные наушники оснащены микрофонами за пределами амбушюров, которые измеряют шум, поступающий в наушники. Затем этот шум подавляется путем отправки соответствующего «шумоподавителя» на динамики наушников.Для ANC с прямой связью устройство также включает микрофон внутри каждой чашки наушников для отслеживания ошибки — части сигнала, которая не была отменена динамиками, чтобы оптимизировать алгоритм ANC. Очень популярны среди пилотов, активные наушники считаются незаменимыми в шумных вертолетах и ​​самолетах с винтом.

7.1. Подавление эха

В телекоммуникациях эхо может серьезно повлиять на качество и разборчивость голосового разговора в системах телефонной связи, телеконференции или кабины.Воспринимаемый эффект эха зависит от его амплитуды и времени задержки. Как правило, могут быть заметны эхо-сигналы с заметной амплитудой и задержкой более 1 мс. Эхоподавление — важный аспект проектирования современных телекоммуникационных систем, таких как обычные проводные телефоны, телефоны с громкой связью, сотовые мобильные (беспроводные) телефоны, системы телеконференций и системы связи в салоне автомобиля.

В сетях передачи эхо-сигналы генерируются, когда задержанная и ослабленная версия сигнала, отправляемого локальным излучателем удаленному приемнику, достигает местного приемника.Источником этих эхо-сигналов являются гибридные трансформаторы, которые выполняют двух / четырехпроводное преобразование, рассогласование импеданса на двухпроводных линиях и, в некоторых случаях, акустические связи между громкоговорителями и микрофонами в абонентских аппаратах.

Подавление эха состоит в моделировании этих нежелательных связей между локальными излучателями и приемниками и вычитании синтетического эха из реального эха. В зависимости от характера задействованных сигналов система будет работать как компенсатор эхо-данных или речевой эхоподавитель.

7.1.2. Устройство подавления речевого эха

Из-за характеристик речевого сигнала система подавления речевого эха несколько отличается от устройства подавления эха данных. Речь — это нестационарный сигнал высокого уровня, и из-за ширины полосы сигнала и скорости акустических волн на открытом воздухе фильтры должны иметь очень большое количество коэффициентов. Кроме того, для достижения высокого уровня производительности и удовлетворения ожиданий пользователя, подавитель речевого эха может иметь несколько других функций, таких как обнаружение речи и шумоподавление.

На рисунке 10 показана работа адаптивного подавителя эха линии. Речевой сигнал на линии от динамика A к динамику B вводится в четырех- / двухпроводной гибрид B и в эхоподавитель. Компенсатор эха отслеживает сигнал на линии от B до A и пытается смоделировать путь эха и синтезировать реплику эха динамика A. Эта копия используется для вычитания и подавления эха динамика A на линии от B до A. Компенсатор эха — это, по сути, адаптивный линейный фильтр.Коэффициенты фильтра адаптированы так, чтобы минимизировать энергию сигнала в линии.

Рисунок 10.

Система адаптивного эхоподавления

Предположим, что сигнал линии от динамика B к динамику A, y B (n), состоит из речи говорящего B, x B (n ), плюс эхо динамика A, x A echo (n),

yB (n) = xB (n) + xAecho (n) E9

Речевой и эхо-сигналы не присутствуют одновременно на телефоне линии, если оба говорящих не говорят одновременно.Предполагая, что усеченный импульсный отклик эхо-тракта моделируется КИХ-фильтром, выходная оценка синтезированного эхо-сигнала может быть выражена как

x’Aecho (n) = ∑l = 0Phl (n) xA (n − l ) E10

Где h l (n) — изменяющиеся во времени коэффициенты модели адаптивного КИХ-фильтра эхо-тракта, а x ‘ A echo (n) — оценка эхо-сигнала динамика A на линия от динамика B к динамику A. Остаточный эхо-сигнал или сигнал ошибки после вычитания эхо-сигнала определяется как

e (n) = yB (n) −x’Aecho (n) = xB (n) + xAecho ( n) −∑l = 0Phl (n) xA (n − l) E11

Для тех моментов времени, когда динамик A говорит, а динамик B слушает и молчит, и только эхо присутствует от линии B до A, мы имеем

e (m) = x’Aecho (n) = xAecho (n) −x’Aecho (n) = xAecho (n) −∑l = 0Phl (n) xA (n − l) E12

Где x ‘ эхо (n) — остаточное эхо.

В некоторых случаях может произойти ситуация двойного разговора, в этом случае оба пользователя говорят одновременно, и имеет место одновременная двунаправленная передача. Таким образом может произойти рассогласование коэффициентов и падение ослабления эха, одним из способов решения этой проблемы является сохранение коэффициентов во время двойного разговора, но для этого необходим детектор двойного разговора. детекторы имеют решающее значение для комфорта пользователей.

7.1.3. Устройство подавления эха данных

Подавление эха становится более сложным с увеличением интеграции проводных телефонных систем и систем мобильной сотовой связи, а также с использованием методов цифровой передачи, таких как асинхронный режим передачи (ATM), для интегрированной передачи данных, изображения и голоса.

В этих системах используются сигналы данных полнодуплексной передачи, которые передаются одновременно в двух направлениях и в одних и тех же полосах частот, в то время как при полудуплексной передаче одновременно используется только одно направление. На рисунке 11 показан принцип полнодуплексной передачи. Сигнал xA (N) передается от клеммы A к клемме B по двухпроводной линии. Сигнал y (n) на входе приемника терминала A состоит из двух компонентов: сигнала с терминала B (yB (n)), который является сигналом полезных данных, и возвращенного нежелательного эха, генерируемого xA (n ).H (z) — это фильтр, который будет генерировать синтетическое эхо y ‘(n), максимально близкое к xA (n), после вычитания ошибка вывода e (n) сохраняется достаточно близкой к yB (n), чтобы сделать передачу данных от терминала B к терминалу удовлетворительным.

Количество коэффициентов (N) адаптивного фильтра выводится из длительности импульсного отклика эха, который должен быть скомпенсирован с учетом частоты дискретизации. Чтобы рассчитать количество коэффициентов, мы могли бы использовать

Рисунок 11.

Подавление эха для полнодуплексной передачи

N = (2D / v) fsE13

Где N — количество коэффициентов, D — длина линии, v — скорость электрического сигнала по абонентской линии, а fs — частота дискретизации (Bellanger, 2001). Поскольку характеристики линии передачи могут изменяться со временем, необходимо реализовать адаптивный фильтр.

7.1.4. Акустическое эхо

Акустическое эхо возникает в результате установления обратной связи между динамиком и микрофоном в мобильном телефоне, телефоне с громкой связью, телеконференции или слуховом аппарате.Акустическое эхо отражается от множества различных поверхностей, таких как стены, потолки и полы, и распространяется разными путями. Если временная задержка не слишком велика, акустическое эхо может восприниматься как мягкая реверберация и может добавить звуку художественного качества; концертные залы и церковные залы с желаемыми характеристиками реверберации могут улучшить качество музыкального исполнения.

Акустическое эхо может быть результатом комбинации прямого акустического взаимодействия и эффекта многолучевого распространения, когда звуковая волна отражается от различных поверхностей, а затем улавливается микрофоном.В худшем случае акустическая обратная связь может привести к вою, если значительная часть звуковой энергии, передаваемой громкоговорителем, принимается микрофоном и циркулирует в контуре обратной связи.

Наиболее эффективным методом устранения акустической обратной связи является использование адаптивной системы подавления обратной связи (AFC). На рис. 12 показана модель среды с акустической обратной связью, состоящей из микрофона, громкоговорителя и реверберирующего пространства комнаты (Vaseghi, 2006). Передаточная функция z линейной модели среды акустической обратной связи может быть выражена как

H (z) = G (z) 1-G (z) A (z) E14

Где G (z) — передача z. функциональная модель для микрофонной системы громкоговорителей, а A (z) — это модель передаточной функции z ревербераций и многолучевых отражений в помещении.Предполагая, что комбинация микрофонных громкоговорителей имеет плоскую частотную характеристику с коэффициентом усиления G, уравнение можно упростить до

H (z) = G1-GA (z) E15

Из-за характера реверберации в комнате акустическая обратная связь Путь A (z) сам по себе является системой обратной связи. Реверберирующие характеристики акустической среды могут быть смоделированы с помощью всеполюсной линейной прогнозирующей модели или, альтернативно, относительно длинной модели FIR. Эквивалентное соотношение ввода / вывода во временной области для модели линейного фильтра уравнения (4) задается следующим разностным уравнением

y (n) = ∑l = 0Pal (n) y (n − l) + Gx (n ) E16

Где l (n) — коэффициент всеполюсной модели линейной обратной связи реверберирующей комнаты, G — коэффициент амплитудного усиления микрофона, а x (n) и y (n) — время доменные входные и выходные сигналы микрофонной акустической системы.

Рисунок 12.

Модель акустической обратной связи

Наиболее успешные системы управления акустической обратной связью основаны на адаптивной оценке и подавлении сигнала обратной связи. Как и в линейном компенсаторе эха, адаптивный компенсатор акустической обратной связи пытается синтезировать копию акустической обратной связи. Проблема подавления акустического эха более сложна, чем подавление линейного эха по ряду причин. Во-первых, акустическое эхо обычно намного длиннее (до секунды), чем эхо наземной телефонной линии.Фактически, задержка акустического эха подобна или больше, чем задержка линейного эхо-сигнала, направляемого через геостационарную спутниковую систему. Большая задержка акустического эхо-тракта подразумевает, что могут потребоваться непрактично большие фильтры, порядка нескольких тысяч коэффициентов. Подавление акустической обратной связи является важным применением в слуховых аппаратах.

7.1.5. Эхоподавление с несколькими входами и выходами (MIMO)

Системы эхоподавления с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO) находят применение в системах связи в кабине, стереофонических системах телеконференцсвязи и конференц-залах.

Системы подавления стереофонического эха были разработаны относительно недавно, и системы MIMO все еще являются предметом постоянных исследований и разработок. В типичной системе MIMO в комнате присутствуют P-динамики и Q-микрофоны. Поскольку существует путь акустической обратной связи, установленный между каждым громкоговорителем и каждым микрофоном, в целом существует P × Q таких путей акустической обратной связи, которые необходимо моделировать и оценивать. Усеченная импульсная характеристика каждого акустического тракта от громкоговорителя i к микрофону j моделируется FIR-фильтром h ij .Усеченный импульсный отклик каждого акустического пути от человеческого динамика i к микрофону j моделируется FIR-фильтром, g ij . Для большого количества динамиков и микрофонов моделирование и идентификация множества акустические каналы становятся серьезной проблемой из-за корреляции эхо-сигналов от общего количества источников, распространяющихся по разным каналам, как обсуждается ниже.

7.2. Адаптивное подавление обратной связи в слуховых аппаратах

Обработка в слуховом аппарате усиливает входной сигнал для компенсации потери слуха пользователей.Когда это усиление больше, чем затухание в тракте обратной связи, возникает нестабильность и обычно приводит к свисту обратной связи, который ограничивает максимальное усиление, которое может быть достигнуто.

Акустическая обратная связь в слуховых аппаратах — это акустическая связь между громкоговорителем (также известным как приемник) и микрофоном слухового аппарата. Из-за этой связи слуховой аппарат издает сильное искажение полезного сигнала и раздражающий воющий звук при увеличении усиления.

Если передаточная функция обратной связи была известна, ее можно скомпенсировать аппаратно, но проблема здесь заключается в изменчивости динамики во времени, вызванной изменением характеристик помех. Некоторые возможные причины этой проблемы — объятия или приближение к уху предметов, например телефона.

Существует несколько методов уменьшения негативного воздействия акустической обратной связи. Их можно в целом разделить на методы подавления прямой связи и отмены обратной связи.В методах подавления с прямой связью обычный тракт обработки сигнала слухового аппарата модифицируется таким образом, чтобы он был стабильным вместе с трактом обратной связи.

Наиболее распространенным методом является использование режекторного фильтра. В режекторном фильтре усиление уменьшается в узкой полосе частот около критических частот всякий раз, когда возникает обратная связь. Тем не менее, все методы подавления с прямой связью нарушают основную частотную характеристику слухового аппарата и, следовательно, могут серьезно повлиять на качество звука (Spriet et al., 2006). Более перспективным решением акустической обратной связи является использование системы подавления обратной связи.

Рисунок 13.

Адаптивный компенсатор обратной связи

Рисунок 13 иллюстрирует адаптивный компенсатор обратной связи, который производит оценку z (n) сигнала обратной связи v (n) и вычитает эту оценку z (n) из сигнала микрофона, поэтому что в идеале на входе прямого тракта сохраняется только полезный сигнал. Поскольку акустический путь между громкоговорителем и микрофоном может значительно различаться в зависимости от акустической среды, компенсатор обратной связи должен быть адаптивным.

Когда внешний входной сигнал коррелирует с входным сигналом приемника, оценка тракта обратной связи смещается. Эта так называемая «проблема смещения» приводит к большой ошибке моделирования и отмене полезного сигнала (Ma, 2010).

7.3. Мониторинг плода, отмена ЭКГ матери во время родов

Информация, полученная из электрокардиограммы (ЭКГ) плода, такая как частота сердечных сокращений плода, полезна для оценки состояния ребенка до или во время родов.ЭКГ, полученная с электродов, помещенных на живот матери, подвержена загрязнению из-за гораздо более сильного фонового шума (например, мышечной активности и движения плода) и собственной ЭКГ матери.

Рассмотрение проблемы как адаптивного шумоподавления, где ЭКГ плода представляет собой полезный сигнал d (n), искаженный материнским сигналом r (n), своего рода аддитивным шумом. Измеренный сигнал плода (MFECG (n)) от отведения плода может быть выражен как

MFECG (n) = d (n) + r (n) E17

Другое измерение MMECG (n) от материнского отведения дано в качестве эталона. сигнал, который коррелирует с r (n) и не коррелирует с d (n).MMECG можно использовать для оценки шума r (n) путем минимизации среднеквадратичной ошибки. На рисунке 14 показана блок-схема улучшения ЭКГ плода.

Рис. 14.

Адаптивная отмена ЭКГ матери в ЭКГ плода

Адаптивный фильтр используется для оценки материнских компонентов в измеренной ЭКГ плода (MFECG) по измеренной ЭКГ матери (MMECG). Затем оцененные компоненты вычитаются из MFECG для получения адаптивной фильтрованной ЭКГ плода (AFECG), в которой материнские компоненты подавлены.Другие артефакты, такие как сокращение мускулов тела матери и движения плода, вызывают дрейф базовой линии в MFECG (Chen et al., 2000).

7.4. Удаление глазных артефактов из электроэнцефалограммы с помощью адаптивной фильтрации

Глаз образует электрический диполь, при этом роговица положительна, а сетчатка отрицательна. Когда глаз движется (саккада, мигание или другие движения), электрическое поле вокруг глаза изменяется, производя электрический сигнал, известный как электроокулограмма (ЭОГ).Когда этот сигнал распространяется по коже головы, он появляется на записанной электроэнцефалограмме (ЭЭГ) как шум или артефакты, которые представляют серьезные проблемы при интерпретации и анализе ЭЭГ. Необходимо удалить как минимум два вида артефактов EOG: артефакты, вызванные вертикальным движением глаз (соответствующий EOG называется VEOG), и артефакты, создаваемые горизонтальным движением глаз (HEOG). Следовательно, в этом приложении используется шумоподавитель с двумя опорными входами (He et al., 2004).

Фиг.15 показан шумоподавитель EOG. Основным входом в систему является сигнал s (n) ЭЭГ, принимаемый определенным электродом. Этот сигнал моделируется как смесь истинной ЭЭГ x (n) и шумовой составляющей r (n). v (n) и v ’(n) — два эталонных входа, VEOG и HEOG, соответственно. v (n) и v ’(n) каким-то неизвестным образом коррелируют с шумовой составляющей r (n) на первичном входе. Желаемый выходной сигнал от шумоподавителя e (n) — это скорректированная или чистая ЭЭГ.

Рисунок 15.

Шумоподавитель EOG

7.5. Применение адаптивных фильтров шумоподавления в электрических измерениях переменного тока

За счет адаптивного шумоподавления можно улучшить электрические измерения переменного тока. Часто схемы измерения переменного тока подвержены влиянию шума, вызванного биениями частоты сети. На рисунке 16 показана система, которая подавляет биения линейной частоты. АЦП используется для выборки соответственно разделенного линейного напряжения, чтобы определить фазу относительно сигнального канала, которая дискретизируется вторым АЦП. Фазовые данные используются в качестве входного шума для адаптивного шумоподавляющего фильтра, используемого для устранения влияния на выходные данные усилителя крутизны (Wright et al., 2010).

Другой распространенной помехой в схемах измерения переменного тока является связь магнитного поля, создаваемого ближайшим источником. В таких ситуациях можно использовать адаптивную систему подавления помех с простой системой катушек для измерения окружающего магнитного поля, вызывающего нежелательные помехи, а затем удаления этих помех из данных, полученных от измерительной схемы.

Рисунок 16.

Line beat Адаптивный компенсатор.

Рисунок 17.

Трехосевой линейный сумматор для подавления помех

На рисунке 17 показан трехосевой датчик магнитного поля, подключенный к отдельному аналого-цифровому преобразователю (АЦП). Четвертый АЦП используется для выборки «сигнала» одновременно с 3-осевыми данными. Три АЦП с «шумовыми» каналами являются входами для трех каналов трехканального линейного сумматора (Wright et al., 2010).

8. Заключение

В последние годы разработка и коммерческая доступность все более мощных и доступных по цене цифровых компьютеров сопровождались разработкой передовых алгоритмов обработки цифровых сигналов для самых разных приложений; поэтому использование адаптивных фильтров увеличивается с каждым днем.

Адаптивные фильтры используются для прогнозирования нестационарных сигналов и систем или в приложениях, где требуется адаптация процесса от выборки к выборке и / или низкая задержка обработки.

В этой главе мы описали некоторые из наиболее часто используемых приложений адаптивной фильтрации. Представленный здесь материал формирует основу для понимания поведения большинства структур адаптивной фильтрации в практических реализациях. Основная цель заключалась в том, чтобы проиллюстрировать, как адаптивная фильтрация применяется для решения практических задач.

Отличительной особенностью каждого приложения является способ выбора входного сигнала адаптивного фильтра и желаемого сигнала. Как только эти сигналы определены, любые их известные свойства могут быть использованы для понимания ожидаемого поведения адаптивного фильтра при попытке минимизировать функцию selectednobjective. Эффективность адаптивных фильтров во многом зависит от используемой методики проектирования и алгоритма адаптации.

Обзор адаптивных фильтров и приложений
— MATLAB и Simulink

Адаптивные фильтры — это цифровые фильтры, коэффициенты которых изменяются с целью
заставить фильтр сходиться к оптимальному состоянию. Критерий оптимизации — стоимость
функция, которая чаще всего представляет собой средний квадрат сигнала ошибки между выходными
адаптивного фильтра и полезного сигнала. Поскольку фильтр адаптирует свои коэффициенты,
среднеквадратичная ошибка (MSE) сходится к своему минимальному значению.В этом состоянии фильтр
адаптированы, и коэффициенты сходятся к решению. Выход фильтра,
y (k) , тогда говорят, что он очень близко соответствует желаемому сигналу,
д (к) . При изменении характеристик входных данных иногда
называется фильтрующая среда , фильтр адаптируется к новой среде
путем создания нового набора коэффициентов для новых данных.

Выбор адаптивного фильтра

В установившемся режиме, когда фильтр адаптировался, ошибка между выходными сигналами фильтра
а полезный сигнал минимален, а не равен нулю.Эта ошибка известна как установившееся состояние.
ошибка. Скорость, с которой фильтр приближается к оптимальному состоянию, известному как
скорость сходимости зависит от множества факторов, таких как характер входного сигнала,
выбор алгоритма адаптивного фильтра и размера шага алгоритма. Выбор
алгоритма фильтрации обычно зависит от таких факторов, как производительность сходимости
требуется для приложения, вычислительная сложность алгоритма, фильтр
стабильность в окружающей среде и любые другие ограничения.

Алгоритм LMS прост в реализации, но имеет проблемы со стабильностью. Нормализованный
версия алгоритма LMS имеет улучшенную скорость сходимости, большую стабильность,
но увеличила вычислительную сложность. В качестве примера, который сравнивает два,
см. «Сравнение производительности сходимости между алгоритмом LMS и нормализованным алгоритмом LMS». Алгоритмы RLS
очень стабильны, очень хорошо работают в меняющейся во времени среде, но
в вычислительном отношении сложнее, чем алгоритмы LMS.Для сравнения см. Сравнение алгоритмов адаптивного фильтра RLS и LMS.
Фильтры аффинной проекции хорошо работают, когда входной сигнал цветной и имеет очень хорошее
производительность сходимости. Адаптивные решетчатые фильтры обеспечивают хорошую сходимость, но
с повышенной вычислительной стоимостью. Выбор алгоритма зависит от
окружающая среда и специфика приложения.

Общие приложения

Идентификация системы –– Использование адаптивного фильтра для идентификации неизвестной системы

Одним из распространенных приложений адаптивного фильтра является использование адаптивных фильтров для идентификации
неизвестная система, такая как ответ неизвестного канала связи или
частотная характеристика аудитории, чтобы выбрать довольно разные приложения.Другие приложения включают эхоподавление и идентификацию канала.

На рисунке неизвестная система размещена параллельно адаптивной
фильтр. Этот макет представляет собой лишь одну из многих возможных структур. Затененный
область содержит адаптивную систему фильтрации.

Очевидно, что когда e (k) очень мало, адаптивный фильтр
отклик близок к отклику неизвестной системы.В этом случае тот же
input подает как адаптивный фильтр, так и неизвестное. Если, например,
неизвестная система является модемом, вход часто представляет собой белый шум и является частью
звука, который вы слышите из своего модема, когда вы входите в свой интернет-сервис
поставщик.

Идентификация обратной системы –– Определение обратной реакции на неизвестную систему

Путем размещения неизвестной системы последовательно с вашим адаптивным фильтром, вашим фильтром
адаптируется, чтобы стать инверсией неизвестной системы как e (k)
становится очень маленьким.Как показано на рисунке, процесс требует задержки
вставлен в желаемый сигнал d (k) путь для хранения данных
при суммировании синхронизировано. Добавление задержки сохраняет причинную связь системы.

Включая задержку для учета задержки, вызванной неизвестной системой
предотвращает это состояние.

Обычные старые телефонные системы (POTS) обычно используют обратную идентификацию системы
для компенсации медной среды передачи.Когда вы отправляете данные или голос
по телефонным линиям медные провода ведут себя как фильтр, имея отклик
который падает на более высоких частотах (или скоростях передачи данных) и имеет другие аномалии
также.

Добавление адаптивного фильтра, который имеет отклик, обратный проводу
ответ и настройка фильтра для адаптации в реальном времени, позволяет фильтру
компенсировать спад и аномалии, увеличивая доступную частоту
выходной диапазон и скорость передачи данных для телефонной системы.

Подавление шума или помех –– Использование адаптивного фильтра для удаления шума из неизвестной системы

При шумоподавлении адаптивные фильтры позволяют удалять шум из сигнала в
в реальном времени Здесь желаемый сигнал, который нужно очистить, объединяет шум и
желаемая информация. Чтобы убрать шум, подайте сигнал
n ‘(k) адаптивному фильтру, который коррелирует с
шум, который нужно удалить из полезного сигнала.

Пока входной шум фильтра остается коррелированным с нежелательными
шум, сопровождающий полезный сигнал, адаптивный фильтр регулирует его
коэффициенты для уменьшения значения разницы между
y (k)
и d (k), удаление шума и
в результате получается чистый сигнал в e (k) . Обратите внимание, что в этом
приложения, сигнал ошибки фактически сходится к сигналу входных данных,
а не стремиться к нулю.

Предсказание –– Предсказание будущих значений периодического сигнала

Предсказание сигналов требует, чтобы вы сделали некоторые ключевые предположения. Предположим, что
сигнал либо устойчивый, либо медленно меняется во времени, и периодический во времени
также.

Принимая эти предположения, адаптивный фильтр должен предсказывать будущее
значения желаемого сигнала на основе прошлых значений. когда
с (k) — периодический, и фильтр достаточно длинный, чтобы
запомнить предыдущие значения, эта структура с задержкой входного сигнала, может
выполнить прогноз.Вы можете использовать эту структуру для удаления периодического сигнала
от сигналов стохастического шума.

Наконец, обратите внимание, что большинство представляющих интерес систем содержат элементы более чем
одна из четырех структур адаптивного фильтра. Внимательно просматривая настоящие
структура может потребоваться для определения того, что адаптивный фильтр адаптирует
к.

Также, для наглядности рисунков, аналого-цифровой (A / D) и
Цифро-аналоговые (ЦАП) компоненты не отображаются.Поскольку адаптивные фильтры
считается цифровым по своей природе, и многие проблемы производят аналоговые данные,
преобразование входных сигналов в аналоговую область и из нее, вероятно,
нужно.

Ссылки

[1] Hayes, Monson H.,
Статистическая цифровая обработка и моделирование сигналов .
Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 1996, стр. 493–552.

[2] Хайкин, Симон,
Теория адаптивного фильтра .Река Аппер Сэдл, штат Нью-Джерси:
Prentice-Hall, Inc., 1996.

.

Фильтр приложений и фильтр протоколов!

Два новых приложения ClearOS теперь в бета-версии!
Два новых приложения теперь доступны для тестирования: Protocol Filter и Application Filter . Эти бесплатные приложения позволяют блокировать нежелательный трафик в вашей сети, например:

— с помощью Protocol Filter вы можете блокировать BitTorrent, VPN и другие сетевые протоколы.
— С помощью Application Filter вы можете блокировать Facebook, Netflix, Snapchat и другие приложения / веб-сайты.

Установка приложений
Для этой первой бета-версии приложения могут быть установлены только через командную строку:

  yum install app-protocol-filter app-application-filter  

После установки вы можете настроить приложения, перейдя в меню Gateway -> Filtering в системе меню ClearOS. Оттуда нужно выбрать, какие приложения и протоколы вы хотите заблокировать от конечных пользователей. Оба приложения также имеют функцию белого списка на случай, если вы хотите исключить определенные IP-адреса из фильтрации.Вот ссылки на Руководство пользователя:

— Фильтр протокола
— Фильтр приложений

Обратная связь
Пожалуйста, поделитесь своими отзывами на форумах. Вот некоторые вещи, которые вам следует знать:

— Обнаружение протокола по-прежнему является движущейся целью, поэтому любая обратная связь приветствуется!
— Обнаружение Tor (протокола) дает слишком много ложных срабатываний. Его снимут … может быть.
— Список приложений настроен, в данный момент вы не можете добавить свое.

Под капотом
Если вы любитель командной строки, вы заметите ссылки на Netify . Это базовый механизм, который обнаруживает приложения и протоколы в сети. Netify будет приложением ClearOS, выпущенным позже в этом году, и это будет приложение, которое поможет администраторам контролировать свои локальные сети и управлять ими. Netify предоставит не только фильтрацию протоколов и приложений, но и подробный сетевой анализ, выполняемый в облаке:

— Использование полосы пропускания устройством
— Обнаружение вредоносных программ
— Обнаружение устройств
— Отчетность DNS
— Отслеживание соединений

Вы также должны знать, что базовый движок Netify интегрировал библиотеку nDPI Deep Packet Inspection с открытым исходным кодом от ntop.Вы можете поблагодарить команду ntop за то, что они отличные управляющие с открытым исходным кодом!

Кто опубликовал приложения?
Вы также можете заметить, что два приложения ClearOS были разработаны eGloo. Те из вас, кто какое-то время был в сообществе ClearOS, могут узнать несколько имен, связанных с eGloo, — некоторых из основных разработчиков ClearOS! Время от времени eGloo будет делать независимые проекты skunkworks для ClearOS.

— Отредактировано NickH 29.11.2016 для исправления ссылок

.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о