vadkudr

Из обсуждения я понял, что автор вопроса точно знает задержку. Ему нужно рассчитать фильтр, компенсирующий эту задержку. (Или вводящий такую же для первого канала). Калибровку в оффлайне, лучше проводить с помощью измерительных сигналов (дельта импульсы, сайн-свипы итд). а не адаптивных фильтров. Автор, судя по всему, измерительную часть выполнил. Проблема в расчете фильтра. Компенсировать линейно-фазовые искажения можно 1. Fractional delay filters. Погуглите, много чего найдете. 2. Расчет IIR фильтра пометоду средних квадратов. Увидев тему, специально создал страничку на своем сайте. Пользовался этим алгоритмом сам. http://vadkudr.boom.ru/Algorithms/vadkudr_...ng.html#LangIIR. Гляньте примеры (демо). Там есть примеры расчета IIR фильтров с почти линейной фазой.

То ли вы не понимаете, то лм выражаетесь неправильно. Многолучевость возникает при распространении радиоволн, т е при передаче информации посредством радиоволн через пространство, содержащее объекты, отражающие радиоволны. Алгоритм OFDM - один из многих алгоритмов кодирования/декодирования, предназначенный для передачи информации через пространство от передатчика к приемнику. Алгоритмы обладают определенными свойствами. Одно из свойств - устойчивость к многолучевости. МСИ не может возникать внутри алгоритма. Алгоритм может просто нивелировать ее воздействие. Если у вас длина символа OFDM подобрана правильно, Вы будете эффективно устранять воздействие многолучевости. При неправильном выборе параметров OFDM - многолучевость будет существенно искажать результаты декодирования. Еще раз повторю - МСИ не может возникать внутри алгоритма или при передаче с использованием алгоритма. Она возникает при любой передаче.

В OFDM присутствует циклический префикс - повтор отрезка конца ofdm-символа. Это сделано для того, чтобы линейные искажения канала, накладывающиеся на передаваемое сообщение в виде линейной свертки, вглядели как циклическая свертка с ofdm-символом. Иными словами, за счет того, что циклический префикс (префикс означает - стоящий перед ofdm-символом) равен концу этого символа. Искажения от префикса (в виде линейной свертки) накладывающиеся на начало символа, оказываются равными искажениям от конца ofdm-символа. Таким образом, мы добились с помощью циклического префикса того, что линейная свертка, характеризующая искажения в канале, работает как циклическая по отношению к ofdm-символу. При декодировании, частью которого является прямое преобразование Фурье, циклическая свертка переходит в поэлементное умножение бинов спектра. Префикс обязан быть длиннее чем ожидаемая ИХ канала. Иначе искажения с предыдущего символа зацепят текущий. Вот Вам физика процесса. Таким образом с многолучевостью борются снижением скорости передачи в каждом спетральном бине, что приводит к увеличению длительности символа и усложнению его временной структуры. Поскольку у Вас вопросы несколько сумбурные, постарайтесь уяснить сам процесс. Думаю, после этого начнете более правильно ставить вопросы "в каждом подканале можно ставить очень упращенные эквалайзеры (однотапные)" Видимо здесь имеется в виду коррекция спектральных бинов просто умножением на коэффициенты, обратные коэф-ту передачи канала. То есть коррекция в спектральной области. А коэффициент передачи канала легко оценить - обычно в реальном OFDM часть бинов, равномерно распределенных по спектру, передает референсный сигнал, специально для этой цели.

Это -частотная интепретация процесса многолучевости Это - временная интепретация процесса многолучевости Это относится к искажениям в канале или отдельно взятом луче Цель увеличить длительность импульса (для борьбы с многолучевостью) - один из главных факторов создания OFDM МСИ возникает при распространении радиоволн, а не в алгоритме OFDM. OFDM устойчив в условиях МСИ. Так это надо понимать. Про защитный префикс чуть попозже расскажу - сообразить надо, как правильно объяснить на пальцах соотношение свертки во времени и перемножения в спектре.

Вторая цитата как раз иллюстрирует то, что Halfband фильтр не обеспечивает отсутствие отражений в полной полосе. Любой халфбанд фильтр имеет коэффициент 0.5 на половинной частоте найквиста. Так что кусочек из верхней половины частотного диапазона всегда отразится в нижнюю половину. Поэтому использование полуполосного фильтра возможно в двух случаях - разработчик гарантирует компенсацию этого отражения каким-либо методом в дальнейшем (бэнк-фильтр к примеру) - разработчик гарантирует отсутствие частотных составляющих сигнала в полосе Fnyq+/-deltaf, где deltaf тот самый кусочек, который не подавился должным образом и отражается в нижнюю половину.

Вам нужен не halfband filter, а anti-aliasing фильтр - филтр обеспечивающий требуемое подавление в полосе частот, которые будут зеркальными после применения децимации. halfband filter этого не обеспечивает. Такие фильтры применяются в бэнк-фильтрах, к примеру, где зеркальные отражения/наложения (aliasing) взаимно-компенсируются при восстановлении/синтезе. Плюс, в большинстве случаев halfband filter имеет более простую реализацию с выч. точки зрения.

Вот такую книжку хотите? :-) Р. Лидл, Г. Нидеррайтер. Конечные поля. В 2-х томах. - Москва, "Мир", 1988, с. 820. http://vadkudr.boom.ru/Collection/finite_f...s_contents.html А вообще можно найти Блейхута Блейхут Р.Теория и практика кодов,контролирующих ошибки.1986. Там в первых главах есть простые задачки и теория сравнительно проста http://donors.org.ru/books/%D0%9A%D0%B0%D1...d0%b8.1986.djvu

Гляньте по ссылке http://www.dsv.rub.de/public/articles/ Ребята не епрвый год этим занимаются. Много интересных статей. Вот эта статья, видимо, для вас http://www.dsv.rub.de/imperia/md/content/p...c/ecctd99_1.pdf Гляньте по этой ссылке http://www.dsv.rub.de/public/articles/ Ребята не первый год этим занимаются, много оригинальных статей. Вот эта http://www.dsv.rub.de/imperia/md/content/p...c/ecctd99_1.pdf

Посмотрите - писался просто для проверки теории в статье. Поэтому заведомо работает медленно. Запуск: >> a=randn(1,32) a = Columns 1 through 8 -0.4326 -1.6656 0.1253 0.2877 -1.1465 1.1909 1.1892 -0.0376 Columns 9 through 16 0.3273 0.1746 -0.1867 0.7258 -0.5883 2.1832 -0.1364 0.1139 Columns 17 through 24 1.0668 0.0593 -0.0956 -0.8323 0.2944 -1.3362 0.7143 1.6236 Columns 25 through 32 -0.6918 0.8580 1.2540 -1.5937 -1.4410 0.5711 -0.3999 0.6900 >> b=Alg_02_NewSplitRadixFFT(a) b = Columns 1 through 4 2.8652 -4.0386 - 2.6955i -3.3874 + 0.9221i -2.1831 - 3.6784i Columns 5 through 8 3.5893 + 5.2095i 0.9802 + 5.1840i -0.8291 + 0.9154i -2.6340 + 2.6884i Columns 9 through 12 -5.0758 - 1.0582i -4.9958 + 0.0682i 7.7442 + 0.5439i 2.8367 + 9.6884i Columns 13 through 16 2.7128 + 4.6691i -1.1440 - 4.9140i 0.4670 + 5.2595i -0.8161 - 2.9031i Columns 17 through 20 -3.1601 -0.8161 + 2.9031i 0.4670 - 5.2595i -1.1440 + 4.9140i Columns 21 through 24 2.7128 - 4.6691i 2.8367 - 9.6884i 7.7442 - 0.5439i -4.9958 - 0.0682i Columns 25 through 28 -5.0758 + 1.0582i -2.6340 - 2.6884i -0.8291 - 0.9154i 0.9802 - 5.1840i Columns 29 through 32 3.5893 - 5.2095i -2.1831 + 3.6784i -3.3874 - 0.9221i -4.0386 + 2.6955i >> c=fft(a) c = Columns 1 through 4 2.8652 -4.0386 - 2.6955i -3.3874 + 0.9221i -2.1831 - 3.6784i Columns 5 through 8 3.5893 + 5.2095i 0.9802 + 5.1840i -0.8291 + 0.9154i -2.6340 + 2.6884i Columns 9 through 12 -5.0758 - 1.0582i -4.9958 + 0.0682i 7.7442 + 0.5439i 2.8367 + 9.6884i Columns 13 through 16 2.7128 + 4.6691i -1.1440 - 4.9140i 0.4670 + 5.2595i -0.8161 - 2.9031i Columns 17 through 20 -3.1601 -0.8161 + 2.9031i 0.4670 - 5.2595i -1.1440 + 4.9140i Columns 21 through 24 2.7128 - 4.6691i 2.8367 - 9.6884i 7.7442 - 0.5439i -4.9958 - 0.0682i Columns 25 through 28 -5.0758 + 1.0582i -2.6340 - 2.6884i -0.8291 - 0.9154i 0.9802 - 5.1840i Columns 29 through 32 3.5893 - 5.2095i -2.1831 + 3.6784i -3.3874 - 0.9221i -4.0386 + 2.6955i >> NewSplitRadix.zip

http://www.fftw.org/newsplit.pdf Вот здесь есть алгоритм еще быстрее, чем сплит-радикс 4. Проверял на матлабе - работает. И на сам сайт интересно посмотреть.

Ну уж так и немного. Набираем hidden markov models speech recognition и получаем целую гору. Это ведь самое успешное направление в решении задачи распознавания речи. Надеюсь проблем с английским нет? Удачи

А Fractional Delay Filters не пробовали?

Но если посветить на переход, то энергия света преобразуется в электрическую. Солнечная батарея, однако, так делается. Во-первых, что такое p-n переход. На границе контакта двух областей с разными проводимостями образуется область, представляющая из себя полоску, обогащенную электронами со стороны р-области (где дырки являются основным носителем) и дырками со стороны n-области (где дырки являются основным носителем). То есть картинка распределения в переходе обратна к картинке распределения носителей в целом по кристаллу диода. Почему так, можно объяснять на пальцах, а можно и с точки потенциалов. Помню, студентом был, на пальцах объяснить мог. :-) В свободном состоянии ширина перехода является потенциальным барьером, не позволяющим полность рекомбинировать дыркам и электронам. При приложении обратного напряжения ширина перехода расширяется. При приложении прямого - сужается. При превышении прямым напряжением некоторого порога, начинает течь ток. Именно этим объясняется, что диод имеет ненулевое падение напряжения в прямом направлении (0.6-0.7В для кремниевых). Все дело в свойствах перехода. Попробуйте найти более подробное изложение, а не мое невнятное :-)

Два года назад здесь кто-то скомпиллировал под IAR референсный проект PowerSwitch для софтового AVR-USB. Поделитесь проектом, пожалуйста. Или ссылку дайте. Почта: vadkudr(dog)tut.by Спасибо

Mozhet eto? Best R.E.(2003) Phase-Locked Loops. Design, Simulation, and Applications(5 Ed.)(421s).pdf