Name
Title | ||
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A true order recursive algorithm for two-dimensional mean squared error linear prediction and filtering |
Abstract | ||
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Nous présentons dans cet article un algorithme nouveau pour le filtrage FIR et l'identification de systèmes bi-dimensionnels (2-D), au sens de l'erreur quadratique moyenne (MSE). Cet algorithme autorise des masques de filtres ayant des formes générales. Des récursions de mise à jour de l'ordre efficaces sont développées en exploitant la propriété d'invariance par décalage spatial de l'ensemble de données 2-D. Des récursions de mise à jour de l'ordre à un pas sont présentées. A chaque itération, l'ensembles des coefficients du filtre est augmenté d'un seul élément nouveau. Les formules de mise à jour de l'ordre à un pas permettent le développement d'un algorithme récursif efficace pour la prédiction linéaire et le filtrage MSE 2-D. Au contraire des méthodes récursives 2-D existantes opérant sur les colonnes (lignes), basées sur l'algorithme multi-canaux de Levinson–Wiggins–Robinson, la technique proposée offre la plus grande manoeuvrabilité dans l'espace des indices 2-D en étant efficace du point de vue calcul. Cette flexibilité peut être utilisée avec profit si la forme du masque 2-D n'est pas connue a priori et doit être configurée dynamiquement. Le caractère récursif de l'algorithme permet une remise en forme continue du masque du filtre. La recherche d'un masque optimal reconfigure essentiellement celui-ci pour qu'il prenne une forme optimale. La détermination optimal de la forme du masque présente des avantages certains en modélisation de systèmes 2-D, en filtrage 2-D et en restauration d'image. Un exemple illustratif sur l'estimation spectrale 2-D autorégressive est également présenté. |
Year | DOI | Venue |
|---|---|---|
2000 | 10.1016/S0165-1684(00)00045-1 | Signal Processing |
Keywords | Field | DocType |
2-d fir filtering,true order recursive algorithm,error linear prediction,mse estimation,2-d ar modeling,efficient algorithm,spectrum,shift invariant,system modeling,mean square error,system identification,ar model,fir filter,recursive algorithm,image restoration,indexation | Mathematical optimization,Mean squared error,Filter (signal processing),Linear prediction,Estimation theory,Image restoration,Finite impulse response,System identification,Mathematics,Filter design | Journal |
Volume | Issue | ISSN |
80 | 8 | Signal Processing |
ISBN | Citations | PageRank |
978-960-7620-06-4 | 3 | 0.43 |
References | Authors | |
13 | 3 | |
Name | Order | Citations | PageRank |
|---|---|---|---|
| George-Othon Glentis | 1 | 88 | 13.19 |
| Cornelis H. Slump | 2 | 189 | 50.31 |
| Otto E. Herrmann | 3 | 10 | 5.15 |