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| 312 | Codifica numerica del segnale audio |
Appendice B
Il vantaggio principale dell’LMS è la sua semplicità. Per contro, il mantenere fisso il passo di aggiornamento è svantaggioso in quanto esso risulta essere solitamente troppo piccolo nelle fasi iniziali, ritardando la convergenza, ed eccessivo nelle fasi finali, deteriorando le prestazioni. Inoltre, dipendendo l’LMS solamente dall'errore istantaneo, non ha memoria dei precedenti passi di elaborazione. È possibile introdurre un differente algoritmo, derivato dall’LS, in cui l'aggiornamento dei coefficienti del predittore avviene indipendentemente e ricorsivamente per ciascuno di essi in funzione dell’andamento della stima (Recursive Least-Square: RLS). Ciò introduce memoria nell'algoritmo, come mostrato nel seguito, ma questo non rappresenta uno svantaggio nel caso di fenomeni stazionari. Nel caso di processi variabili, invece, è necessario attenuare la memoria sui campioni più remoti man mano che si procede nella stima. Ciò si ottiene con l’adozione di un nuovo criterio di ottimizzazione che introduce un fattore di pesatura w < 1 nella definizione dell’errore quadratico
| (B.1) |
È poi necessario introdurre la funzione di errore a priori, definita come
| (B.2) |
