Filtros Adaptativos en FPGA
Widrow-Hoff LMS El Algoritmo WH-LMS ajusta los L coeficientes de un filtro adaptativo. 1- Inicializo el vector de coeficientes f y de entradas x a 0 2- Tomo un nuevo par de muestras de x(n) y d(n) luego desplazo x(n). 3- Evalúo la salida del FIR y(n)=fT(n)*x(n) 4- Evalúo el error e(n)=d(n)-y(n) 5- Actualizamos los coeficientes f(n+1)=f(n)+µe(n)x(n) 6- Volvemos al paso 2
Implementacion Antes de implementar el filtro debemos verificar que los efectos de quantizacion sean tolerables. En la ecuación f(n+1)= f(n)+µe(n)x(n) µ controla la velocidad de convergencia (cuanto mayor mas rápido) por otro lado el gradiente (µe(n)x(n) )puede tomar valores grandes. Es por eso que tal vez es necesario agregar mas bits fraccionarios para controlar el rango dinámico del sistema. Lo mejor es simular esto en matlab pasando de la precisión infinita a la que realmente se va a usar.
Implementacion
Implementacion CYCLONE II µ=1/4 Filtro se adapta en 20 iteraciones en 1µseg .Valor Final Coeficientes f0=43.3 f1=25 Con 4 Multiplicadores Embebidos Fmax 74.59MHz ver fir_lms.vhd