আপনি যে মূল ধারণাটি হারিয়েছেন তা হ'ল আপনি কেবল ইনপুট এবং আউটপুট সংকেতের মধ্যে পার্থক্য হ্রাস করছেন না। ত্রুটিটি প্রায়শই দ্বিতীয় ইনপুট থেকে গণনা করা হয়। ইসিজি সম্পর্কিত উইকিপিডিয়া উদাহরণটি দেখুন ।
এই উদাহরণের ফিল্টার সহগগুলি মেইন সিগন্যাল থেকে প্রাপ্ত ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী একটি খাঁজ ফিল্টারের খাঁজ ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন করতে পুনরায় গণনা করা হয়। কেউ একটি স্ট্যাটিক খাঁজ ফিল্টার ব্যবহার করতে পারে তবে মেইন ফ্রিকোয়েন্সিটিতে পরিবর্তনশীলতা সামঞ্জস্য করতে আপনাকে অনেকগুলি ফ্রিকোয়েন্সি অস্বীকার করতে হবে। অভিযোজিত ফিল্টারটি মূল ফ্রিকোয়েন্সি অনুসরণ করে এবং তাই স্টপ ব্যান্ডটি আরও বেশি সংকীর্ণ হতে পারে, ফলে দরকারী ইসিজির আরও তথ্য ধরে রাখে।
সম্পাদনা করুন:
আমি এটি আবার তাকিয়েছি এবং আমি মনে করি আপনার প্রশ্নটি আমি আরও ভালভাবে বুঝতে পারি। এলএমএস অ্যালগরিদমের ফিল্টার সহগগুলি আপডেট করার জন্য একটি ত্রুটি শব্দ দরকার। ইসিজি উদাহরণে আমি উপরে প্যারাফ্রেস করেছি, আমি ত্রুটি শব্দটি একটি মেইন ভোল্টেজ থেকে দ্বিতীয় ইনপুট হিসাবে দিই। এখন আমি অনুমান করছি যে আপনি ভাবছেন, "কেন কেবল সংকেত ছাড়তে সিগন্যাল-প্লাস-গোলমাল থেকে শব্দটি বিয়োগ করবেন না?" এটি একটি সাধারণ লিনিয়ারে সূক্ষ্মভাবে কাজ করবেপদ্ধতি. আরও খারাপ, অনলাইন প্রদত্ত বেশিরভাগ উদাহরণ আপনাকে বলে (সঠিকভাবে তবে বিভ্রান্তিকরভাবে) যে ত্রুটি শব্দটি পছন্দসই সংকেত এবং অভিযোজক ফিল্টারটির আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য থেকে গণনা করা হয়। এটি "আপনার যদি ইতিমধ্যে পছন্দসই সংকেত থাকে তবে কেন এই কিছু করতে বিরক্ত করবেন !?" ভাবতে কোনও যুক্তিযুক্ত ব্যক্তিকে ছেড়ে দেয়। এটি পাঠককে অভিযোজক ফিল্টারগুলির গাণিতিক বিবরণগুলি পড়ার এবং অনুধাবনের অনুপ্রেরণার অভাব ছেড়ে দিতে পারে। তবে কীটি ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসিং হ্যান্ডবুক , এডের 18.4 বিভাগে রয়েছে । বিজয় কে। মাদিসেট্টি এবং ডগলাস বি। উইলিয়াম।
কোথায়:
- x = ইনপুট সংকেত,
- y = ফিল্টার থেকে আউটপুট,
- ডাব্লু = ফিল্টার সহগ,
- d = কাঙ্ক্ষিত আউটপুট,
- E = ত্রুটি
অনুশীলনে, সুদের পরিমাণ সর্বদা d হয় না। আমাদের আকাঙ্ক্ষা x এর মধ্যে থাকা ডি এর নির্দিষ্ট উপাদানগুলিতে প্রতিনিধিত্ব করা হতে পারে বা এক্স এর মধ্যে নেই এমন ই ত্রুটির মধ্যে ডি এর একটি উপাদান আলাদা করে দেওয়া হতে পারে। বিকল্পভাবে, আমরা ডাব্লুতে প্যারামিটারগুলির মানগুলিতে একাকী আগ্রহী এবং x, y, বা d সম্পর্কে তাদের কোনও উদ্বেগ নেই। এই প্রতিটি পরিস্থিতিতে ব্যবহারিক উদাহরণগুলি পরে এই অধ্যায়ে প্রদান করা হয়েছে।
এমন পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে d সব সময় পাওয়া যায় না। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, অভিযোজন সাধারণত তখনই পাওয়া যায় যখন ডি উপলব্ধ থাকে। যখন ডি অনুপলব্ধ থাকে, তখন আমরা সাধারণত আমাদের সাম্প্রতিকতম প্যারামিটার অনুমানগুলি পছন্দনামূলক প্রতিক্রিয়া সংকেতটি অনুমান করার চেষ্টায় y গণনা করতে ব্যবহার করি d
বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে d কখনই উপলভ্য হয় না। এই ধরনের ক্ষেত্রে, অভিযোজিত-লেটারের জন্য উপলব্ধ সংকেতগুলি থেকে ডি এর যথাযথ অনুমান গঠনের জন্য, একজন "অনুমান" ডি এর বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কে যেমন তার পূর্বাভাস দেওয়া পরিসংখ্যান আচরণ বা প্রশস্ততা বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। এই জাতীয় পদ্ধতিগুলিকে সম্মিলিতভাবে অন্ধ অভিযোজন অ্যালগরিদম বলা হয়। এ জাতীয় প্রকল্পগুলি এমনকি কাজ করে এমন ঘটনা আলগোরিদিমগুলির বিকাশকারীদের দক্ষতা এবং অভিযোজিত fi লিটারিং fi বড়ের প্রযুক্তিগত পরিপক্কতার জন্য উভয়ই একটি শ্রদ্ধা
ইসিজির উদাহরণটি উন্নত করার প্রয়াসে সময় পেলে আমি এই উত্তরটির উপর ভিত্তি করে চলব।
আমি বক্তৃতা নোটগুলির এই সেটটি বিশেষভাবে ভাল বলেও পেয়েছি: অ্যাডভান্সড সিগন্যাল প্রসেসিং অ্যাডাপটিভ অনুমান এবং অভিযোজক ফিল্টার - ড্যানিলো মান্ডিক