Traitement de signal least-squares

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Conception du filtre FIR: Window vs Parks McClellan and Least Squares

Y a-t-il des avantages à utiliser une approche de fenêtre par rapport à Parks-McClellan (plus abrégé ici en PMcC) ou aux algorithmes des moindres carrés pour la conception du filtre FIR d'un filtre passe-bas? Supposons avec la puissance de calcul d'aujourd'hui que la complexité des algorithmes eux-mêmes ne soit pas …

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Qu'est-ce qui rend une surface convexe d'erreur? Est-il déterminé par la matrice de Covarinace ou la Hesse?

J'apprends actuellement les estimations des moindres carrés (et autres) pour la régression, et d'après ce que je lis également dans certaines littératures d'algorithmes adaptatifs, souvent la phrase "... et puisque la surface d'erreur est convexe ..." apparaît et aucune profondeur quant aux raisons pour lesquelles il est convexe au départ …

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Comment améliorer les performances des filtres LMS (Least Means Squares) / NLMS?

Existe-t-il des moyens d'augmenter les performances de calcul d'un filtre des moindres carrés normalisés (NLMS)? Des filtres de domaine de fréquence (MDF) à blocs à plusieurs relais ont été proposés pour cela, mais ils enlèvent également la vitesse et la précision de convergence, car ils ne mettent à jour la …

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Le filtre de Kalman est-il le meilleur estimateur linéaire non biaisé (BLEU) pour le bruit hétéroscédastique?

Selon le théorème de Gauss-Markov, un estimateur des moindres carrés ordinaires est BLEU si le bruit entrant dans un système n'est pas corrélé avec une moyenne nulle et est homoscédastique (a une variance finie constante). Je sais qu'un filtre de Kalman appliqué à un système avec un bruit additif de …

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