LMS 알고리즘과 DFT와의 관계 = The Relations Between the LMS Algorithm and the DFT
저자
노영환 (우송대학교 컴퓨터전자정보공학부)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1999
작성언어
English
주제어
KDC
504
자료형태
학술저널
수록면
7-20(14쪽)
제공처
본 논문에서 디지털 프리어 변환(DFT)과 적응 최소 평균값을 제곱한 최소값(LMS)간에 관계를 나타내는데 DFT 연산을 LMS 알고리즘을 이용하여 계산될 수 있음을 보여주는데 있다. 여기서 LMS 스펙트럼 분석기(spectrum analyzer)는 DFT연산을 하는 데 사용된다. DFT는 정해진 시간에 순차계산을 하기 위해 프리어 변환의 신호를 일정한 간격으로 표본화시킨 값과 일치한다.
LMS는 선형 적응 프로세서의 가중치 값을 적응시키는데 가장 간단한 구조를 가지고 있다. LMS 스펙트럼 분석기는 일정한 값(dc)으로부터 샘플링 주파수로 일정하게 분할하는데 N개의 주기적인 복소수 값을 사용한다. 이 복소수 값은 신호를 재생시키기 위하여 가중신호와 입력신호간에 최적의 최소값으로 가중되고 더해진다.
This paper is to give a connection between the Digital Fourier Transform (DFT) and adaptive least Mean Square (LMS) and is to represent relationships between the DFT and the LMS algorithm by showing how the DFT can be calculated by making use of the LMS algorithm. Here, the 'LMS spectrum analyzer' is used for the calculation of the DFT. The DFT is a Fourier representation of a finite length sequence which is itself a sequence rather than a continuous function, and it corresponds to sample equally spaced in frequency of the Fourier transform of the signal. The LMS is the simplest scheme for adjusting the weights in a linear adaptive processor. The methode of the LMS spectum analyzer uses a set of N periodic complex phasors whose frequencies are equally divided from dc to the sampling frequency. The phasors are weighted and then are summed to initialize a reconstructed signal. The weights are adjusted to find a best least squares between this reconstructed signal and input signal.
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