Адаптивная: Адаптивный — это… Что такое адаптивный?

Самые простые техники адаптивной верстки / Хабр

1. Видео (демо)

<div>
	<iframe src="http://player.vimeo.com/video/6929537"frameborder="0"></iframe>
</div>

.video {
	position: relative;
	padding-bottom: 56.25%;
	height: 0;
	overflow: hidden;
}
.video iframe,  
.video object,  
.video embed {
	position: absolute;
	top: 0;
	left: 0;
	width: 100%;
	height: 100%;
}

2. Максимальная и минимальная ширина (демо)

.container {
	width: 800px;
	max-width: 90%;
}

Так же можно масштабировать изображение:

img {
	max-width: 100%;
	height: auto;
}

Такая конструкция будет работать в IE 7 и IE 9, а для IE 8 делаем такой хак:

@media \0screen {
  img { 
  	width: auto; /* for ie 8 */
  }
}

Min-width — противоположность max-width, позволяет задать минимальную ширину объекта. В примере ниже благодаря min-width масштабируется текстовое поле:

3. Относительные значения (демо)

Относительный margin

Относительный размер шрифта

Относительный padding

4. Трюк с overflow:hidden (демо)

5. Перенос слов (демо)

.break-word {
		word-wrap: break-word;
}

Адаптивный или отзывчивый? Разбираем структуру React-компонентов

В этой статье мы разберёмся, в чем сложность написания адаптивных компонентов, поговорим о code-splitting-е, рассмотрим несколько способов организации структуры кода, оценим их достоинства и недостатки и попытаемся выбрать лучший из них (но это не точно).

Сначала давайте разберемся с терминологией. Мы часто слышим термины adaptive и responsive. Что они означают? Чем отличаются? Как это относится к нашим компонентам?

Adaptive (адаптивный) — это комплекс визуальных интерфейсов, созданных под конкретные размеры экрана. Responsive (отзывчивый) — это единый интерфейс, который подстраивается под любой размер экрана.

Причем при декомпозиции интерфейса на маленькие фрагменты разница между adaptive и responsive становится всё более размытой, вплоть до полного исчезновения.

При разработке макетов наши дизайнеры, как и разработчики, чаще всего не разделяют эти понятия и комбинируют адаптивную- и отзывчивую логику.

Дальше я буду называть компоненты, которые содержат в себе адаптивную и отзывчивую логику, как просто адаптивные. Во-первых, потому что это слово мне нравится больше, чем «отзывчивый» или, простигосподи, «респонсивный». А во-вторых, я считаю его более распространенным.

Я сосредоточусь на двух сферах отображения интерфейсов — мобильной и десктопной. Под мобильным отображением мы будем подразумевать ширину, например, ≤ 991 пикселей (само число не принципиально, это просто константа, которая зависит от вашей дизайн-системы и вашего приложения), а под десктопным отображением — ширину больше выбранного порога. Я намеренно пропущу отображения для планшетов и широкоформатных мониторов, потому что, во-первых, не всем они нужны, а во-вторых, так будет проще излагать. Но паттерны, про которые мы будем говорить, расширяются одинаково для любого количества «отображений».

Также я почти не буду говорить про CSS, в основном речь пойдет о компонентной логике.

Frontend @youla

@youla/ui — библиотека компонентов. Их используем не только мы, но и другие команды, которым нужны «юловские» интерфейсы. В библиотеке есть много всего, начиная с кнопочек и полей ввода, и заканчивая, например, шапкой или формой авторизации (точнее ее UI-часть). Мы считаем эту библиотеку внешней зависимостью нашего приложения.

@youla-web/app-classified — приложение, отвечающее за разделы каталога/товара/авторизацию. По бизнес-требованиям все интерфейсы здесь должны быть адаптивными.

@youla-web/app-b2b — приложение, отвечающее за разделы личного кабинета для профессиональных пользователей. Интерфейсы этого приложения исключительно десктопные.

Далее мы рассмотрим написание адаптивных компонентов на примере этих пакетов. Но сначала нужно разобраться с isMobile.

Определение мобильности isMobile && <Component />

import React from 'react'

const App = (props) => {
 const { isMobile } = props

 return (
   <Layout>
     {isMobile && <HeaderMobile />}
     <Content />
     <Footer />
   </Layout>
 )
}

Определение мобильности по ширине экрана и по user-agent

При работе с шириной экрана принято устанавливать граничные точки, после которых приложение должно вести себя как мобильное или десктопное. Порядок действий такой:

1. Создаем константы с граничными точками и сохраняем их в теме (если ваше CSS-решение позволяет). Сами значения могут быть такими, какие ваши дизайнеры посчитают наиболее подходящими для вашей UI-системы.
2. Сохраняем текущий размер экрана в redux/mobx/context/any-источнике данных. Где угодно, лишь бы у компонентов и, желательно, у прикладной логики был доступ к этим данным.
3. Подписываемся на событие изменения размера и обновляем значение ширины экрана на то, которое будет вызывать цепочку обновлений дерева компонентов.
4. Создаем простые вспомогательные функции, которые с помощь ширины экрана и констант вычисляют текущее состояние (isMobile, isDesktop).

const breakpoints = {
 mobile: 991
}

export const state = {
 ui: {
   width: null
 }
}

const handleSubscribe = () => {
 state.ui.width = window.innerWidth
}

export const onSubscribe = () => {
 window.addEventListener('resize', handleSubscribe)
}

export const offSubscribe = () =>
 window.removeEventListener('resize', handleSubscribe)

export const getIsMobile = (state: any) => {
 if (state.ui.width <= breakpoints.mobile) {
   return true
 }

 return false
}

export const getIsDesktop = (state) => !getIsMobile(state)

export const App = () => {
 React.useEffect(() => {
   onSubscribe()

   return () => offSubscribe()
 }, [])

 return <MyComponentMounted />
}

const MyComponent = (props) => {
 const { isMobile } = props

 return isMobile ? <MobileComponent /> : <DesktopComponent />
}

export const MyComponentMounted = anyHocToConnectComponentWithState(
 (state) => ({
   isMobile: getIsMobile(state)
 })
)(MyComponent)

В отличие от размера экрана, user-agent не может динамически меняться во время работы приложения (строго говоря, может, через инструменты разработчика, но это не пользовательский сценарий). В этом случае нам не нужно использовать сложную логику с хранением значения и пересчётом, достаточно единожды распарсить строку window.navigator.userAgent, сохранить значение, и готово. Есть куча библиотек, которые помогут вам в этом, например, mobile-detect, react-device-detect и т.д.

Подход с user-agent проще, но использовать только его недостаточно. Любой, кто серьезно разрабатывал адаптивные интерфейсы, знает про «магический поворот» iPad-ов и подобных ему девайсов, которые в вертикальном положении попадают под определение мобильных, а в горизонтальном — десктопных, но при этом имеют user-agent мобильного устройства. Также стоит отметить, что в рамках полностью адаптивно/отзывчивого приложения по одной лишь информации о user-agent невозможно определить мобильность, если пользователь использует, например, десктопный браузер, но сжал окно до «мобильного»размера.

Также не стоит пренебрегать информацией о user-agent. Очень часто в коде можно встретить такие константы, как isSafari, isIE и т.д., которые обрабатывают «особенности» этих устройств и браузеров. Лучше всего комбинировать оба подхода.

В нашей кодовой базе мы используем константу isCheesySafari, которая, как следует из названия, определяет принадлежность user-agent к семейству браузеров Safari. Но помимо этого у нас есть константа isSuperCheesySafari, которая подразумевает под собой мобильный Safari, соответствующий iOS версии 11, который прославился множество багов вроде такого: https://hackernoon.com/how-to-fix-the-ios-11-input-element-in-fixed-modals-bug-aaf66c7ba3f8.

export const isMobileUA = (() => magicParser(window.navigator.userAgent))()

import isMobileUA from './isMobileUA'

const MyComponent = (props) => {
 const { isMobile } = props

 return (isMobile || isMobileUA) ? <MobileComponent /> : <DesktopComponent />
}

Организация структуры компонента

Первый вид — это компоненты, заточенные либо под мобилку, либо под десктоп. В таких компонентах в наименованиях часто встречаются слова Mobile/Desktop, которые явно указывают на принадлежность компонента к одному из видов. В качестве примера такого компонента можно рассмотреть <MobileList /> из @youla/ui.

import { Panel, Cell, Content, afterBorder } from './styled'
import Group from './Group'
import Button, { IMobileListButtonProps } from './Button'
import ContentOrButton, { IMobileListContentOrButton } from './ContentOrButton'
import Action, { IMobileListActionProps } from './Action'

export default { Panel, Group, Cell, Content, Button, ContentOrButton, Action }
export {
 afterBorder,
 IMobileListButtonProps,
 IMobileListContentOrButton,
 IMobileListActionProps
}

И еще в N мест по всему сайту. Также у нас есть похожий компонент <DesktopList />, который реализует эту функциональность списков для десктопного разрешения.

Компоненты второго вида содержат в себе логику как десктопную, так и мобильную. Давайте посмотрим на упрощенную версию отрисовки нашего компонента <HeaderBoard />, который живет в @youla/app-classified.

Мы для себя нашли очень удобным выносить все styled-component-ы для компонента в отдельный файл и импортировать их под неймспейсом S, чтобы отделить в коде от других компонентов: import * as S from ‘./styled’. Соответственно, «S» представляет собой объект, ключи которого — это названия styled-component-ов, а значения — сами компоненты.

 return (
   <HeaderWrapper>
     <Logo />
     {isMobile && <S.Arrow />}
     <S.Wraper isMobile={isMobile}>
       <Video src={bgVideo} />
       {!isMobile && <Header>{headerContent}</Header>}
       <S.WaveWrapper />
     </S.Wraper>
     {isMobile && <S.MobileHeader>{headerContent}</S.MobileHeader>}
     <Info link={link} />
     <PaintingInfo isMobile={isMobile} />
     {isMobile ? <CardsMobile /> : <CardsDesktop />}
     {isMobile ? <UserNavigation /> : <UserInfoModal />}
   </HeaderWrapper>
 )

Для более удобного масштабирования мы часто используем в повторно используемых частях нашего кода паттерн инверсии контроля, но будьте внимательны и не перегружайте лишней логикой абстракции верхнего уровня.

Давайте теперь немного абстрагируемся от «юловских» компонентов и рассмотрим подробнее такие два компонента:

• <ComponentA /> — с жестким разделением десктопной и мобильной логики.
• <ComponentB /> — комбинированный.

<ComponentA /> vs <ComponentB />

./ComponentA
- ComponentA.tsx
- ComponentADesktop.tsx
- ComponentAMobile.tsx
- index.ts
- styled.desktop.ts
- styled.mobile.ts

import ComponentA  from './ComponentA'
import ComponentAMobile  from './ComponentAMobile'
import ComponentADesktop  from './ComponentADesktop'

export default {
 ComponentACombined: ComponentA,
 ComponentAMobile,
 ComponentADesktop
}

import ComponentA from ‘@youla/ui’
<ComponentA.ComponentAMobile />

Компонент <ComponentA /> содержит в себе асинхронные импорты при помощи React.Lazy конкретной версии компонента <ComponentAMobile /> || <ComponentADesktop /> для конкретной ситуации.

Мы в «Юле» стараемся придерживаться паттерна единой точки входа в компонент через индексный файл. Это упрощает поиск и рефакторинг компонентов. Если содержимое компонента не реэкспортируется через корневой файл, то его можно смело редактировать, поскольку мы знаем, что он не используется вне контекста этого компонента. Ну и Typescript подстрахует в крайнем случае. У папки с компонентом есть свой «интерфейс»: экспорты на уровне модуля в корневом файле, а его подробности реализации не раскрываются. В результате при рефакторинге можно не бояться сохранения интерфейса.

import React from 'react'

const ComponentADesktopLazy = React.lazy(() => import('./ComponentADesktop'))
const ComponentAMobileLazy = React.lazy(() => import('./ComponentAMobile'))

const ComponentA = (props) => {
 const { isMobile } = props

// какая то общая логика

 return (
   <React.Suspense fallback={props.fallback}>
     {isMobile ? (
       <ComponentAMobileLazy {...props} />
     ) : (
       <ComponentADesktopLazy {...props} />
     )}
   </React.Suspense>
 )
}

export default ComponentA

import React from 'react'

import { DesktopList, UserAuthDesktop, UserInfo } from '@youla/ui'

import Banner from '../Banner'

import * as S from './styled.desktop'

const ComponentADesktop = (props) => {
 const { user, items } = props

 return (
   <S.Wrapper>
     <S.Main>
       <Banner />
       <DesktopList items={items} />
     </S.Main>
     <S.SideBar>
       <UserAuthDesktop user={user} />
       <UserInfo user={user} />
     </S.SideBar>
   </S.Wrapper>
 )
}

export default ComponentADesktop

import React from 'react'

import { MobileList, MobileTabs, UserAuthMobile } from '@youla/ui'

import * as S from './styled.mobile'

const ComponentAMobile = (props) => {
 const { user, items, tabs } = props

 return (
   <S.Wrapper>
     <S.Main>
       <UserAuthMobile user={user} />
       <MobileList items={items} />
       <MobileTabs tabs={tabs} />
     </S.Main>
   </S.Wrapper>
 )
}

export default ComponentAMobile

Давайте теперь рассмотрим компонент <ComponentB />. В нем мы не будем глубоко декомпозировать мобильную и десктопную логику, оставим все условия в рамках одной функции. Точно так же мы не будем разделять и компоненты стилей.

Вот структура папки. Корневой файл index.ts просто реэкспортирует ./ComponentB:

./ComponentB
- ComponentB.tsx
- index.ts
- styled.ts

export { default } from './ComponentB'

import React from 'react'

import {
 DesktopList,
 UserAuthDesktop,
 UserInfo,
 MobileList,
 MobileTabs,
 UserAuthMobile
} from '@youla/ui'

import * as S from './styled'

const ComponentB = (props) => {
 const { user, items, tabs, isMobile } = props

 if (isMobile) {
   return (
     <S.Wrapper isMobile={isMobile}>
       <S.Main isMobile={isMobile}>
         <UserAuthMobile user={user} />
         <MobileList items={items} />
         <MobileTabs tabs={tabs} />
       </S.Main>
     </S.Wrapper>
   )
 }

 return (
   <S.Wrapper>
     <S.Main>
       <Banner />
       <DesktopList items={items} />
     </S.Main>
     <S.SideBar>
       <UserAuthDesktop user={user} />
       <UserInfo user={user} />
     </S.SideBar>
   </S.Wrapper>
 )
}

export default ComponentB

Итого по три высосанных из пальца аргумента «за и против» для каждого из них. Да, я заметил, что некоторые критерии упомянуты сразу и в достоинствах, и в недостатках: это сделано намеренно, каждый сам вычеркнет их из неверной для себя группы.

Наш опыт с @youla

Нужно обратить внимание на два важных момента.

Во-первых, чем меньше собранный JS-файл, тем быстрее он будет доставлен до пользователя, это очевидно и всем известно. Но эта характеристика важна только для первого скачивания файла, при повторных посещениях файл будет доставаться из кэша, и проблемы доставки кода уже не будет.

Тут мы переходим к причине номер два, которая в скором времени, возможно, станет, или уже стала, основной проблемой больших веб-приложений. Многие уже догадались: да, речь идет о длительности парсинга.

Современные движки вроде V8 умеют кэшировать и результат парсинга, но это пока работает не очень эффективно. У Эдди Османи есть отличная статья на эту тему: https://v8.dev/blog/cost-of-javascript-2019. А ещё можно подписаться на блог V8: https://twitter.com/v8js.

Именно длительность парсинга мы значительно сократим, особенно это важно для мобильных устройств со слабыми процессорами.

В пакетах приложений @youla-web/app-* разработка более «бизнес-ориентированная». И в угоду скорости/простоты/личным предпочтениям выбирается то решение, которое разработчик сам посчитает наиболее корректным в данной ситуации. Часто бывает, что при разработке маленьких MVP-фич лучше сначала написать более простой и быстрый вариант (<ComponentB />), в таком компоненте вдвое меньше строк. А, как мы знаем, чем больше кода — тем больше ошибок.

После проверки востребованности фичи можно будет заменить компонент на более оптимизированный и производительный вариант <ComponentA />, если это потребуется.

Также советую банально присмотреться к компоненту. Если UI мобильного и десктопного варианта сильно различаются между собой, то, возможно, их стоит разделить, сохранив некую общую логику в одном месте. Это позволит избавиться от боли при написании сложного CSS, проблем с ошибками в одном из отображений при рефакторинге или изменении другого. Ну и наоборот, если UI максимально близок, то зачем делать лишнюю работу?

Заключение

Adaptive — Компания

• Посмотреть демо
• Связаться с нами

+1 202.375,9900

• Компания
  • Кто мы
  • Команда руководителей
  • Расположение офисов
  • Присоединяйтесь к нашей команде
  • Награды и признание
• Блог
  • Новости
  • События
• Продукты
  • Пакет продуктов Adaptive Integrator
  • Менеджер адаптивного семантического словаря (SVM)
  • Адаптивный менеджер метаданных
  • Менеджер адаптивной архитектуры предприятия
  • Менеджер адаптивного ИТ-портфеля
• Решения
  • Адаптив для управления данными
  • Адаптив для качества данных
  • Адаптивная для соответствия нормативным требованиям
  • Adaptive for Bridging Small and Big Data
• Профессиональные услуги
  • Программа адаптивного семантического словаря и каталога
  • Адаптивная программа повышения квалификации
  • Программа сшивки адаптивных метаданных
  • Ваучерная программа Adaptive Services
  • Программа адаптивной передачи знаний
• Партнеры
  • Почему стоит сотрудничать с нами
  • Стать партнером
• ресурса
  • Официальные статьи
  • Информационные бюллетени по продукту
  • Примеры из практики
  • Дочерние общества
  • Поддерживаемые стандарты

• Компания
• Кто мы
• Команда руководителей
• Офисы
• Награды и признание
• Присоединяйтесь к нашей команде
• Новости
• События

Решения Adaptive для вашего бизнеса

Приложения адаптивной фильтрации | IntechOpen

1.Введение

Благодаря мощным процессорам цифровых сигналов и развитию передовых адаптивных алгоритмов существует большое количество различных приложений, в которых используются адаптивные фильтры. Количество различных приложений, в которых успешно используются адаптивные методы, значительно увеличилось за последние два десятилетия. Существует широкий спектр конфигураций, которые могут применяться в различных областях, таких как телекоммуникации, радар, гидролокатор, обработка видео и аудио сигналов, шумоподавление. , между другими.

Эффективность адаптивных фильтров в основном зависит от используемой методики проектирования и алгоритма адаптации. Адаптивные фильтры могут быть аналоговыми, цифровыми или смешанными, которые демонстрируют свои преимущества и недостатки, например, аналоговые фильтры потребляют мало энергии и быстро реагируют, но они представляют проблемы смещения, которые влияют на работу алгоритма адаптации (Шоваль и др. ., 1995). Цифровые фильтры не содержат смещения и обеспечивают более высокую точность.Также адаптивные фильтры могут представлять собой комбинацию различных типов фильтров, таких как фильтры с одним или несколькими входами, линейные или нелинейные, и фильтры FIR с конечной импульсной характеристикой или фильтры IIR с бесконечной импульсной характеристикой.

Адаптация параметров фильтра основана на минимизации среднеквадратичной ошибки между выходным сигналом фильтра и желаемым сигналом. Наиболее распространенными алгоритмами адаптации являются рекурсивный метод наименьших квадратов (RLS) и метод наименьшего среднего квадрата (LMS), где RLS алгоритм предлагает более высокую скорость сходимости по сравнению с алгоритмом LMS, но что касается сложности вычислений, алгоритм LMS сохраняет свое преимущество.Из-за вычислительной простоты алгоритм LMS чаще всего используется при проектировании и реализации интегрированных адаптивных фильтров. Цифровой алгоритм LMS основан на градиентном поиске в соответствии с уравнением (1).

w (n + 1) = w (n) + μe (n) x (n) E1

Где w (n) — вектор весов в момент n, w (n + 1) равен весам вектор в n + 1, x (n) — простой вектор входного сигнала, который хранится в строке с задержкой фильтра, где e (n) соответствует ошибке фильтра, которая представляет собой разность между полезным сигналом и сигналом выходного фильтра, µ — коэффициент сходимости фильтра.Коэффициент сходимости µ определяет минимальную среднеквадратическую ошибку и скорость сходимости. Этот коэффициент прямо пропорционален скорости сходимости и косвенно пропорционален минимальной ошибке. Затем устанавливается соотношение скорости сходимости и минимальной погрешности.

Приложение зависит от используемой конфигурации адаптивного фильтра. Классические конфигурации адаптивной фильтрации — это идентификация системы, прогнозирование, шумоподавление и обратное моделирование. Различия между конфигурациями определяются способом использования входного, желаемого и выходного сигналов.Основная цель этой главы — объяснить типичные конфигурации, и в ней основное внимание будет уделено недавним приложениям адаптивной фильтрации, которые используются в реальном мире.

2. Идентификация системы

Идентификация системы — это подход к моделированию неизвестной системы. В этой конфигурации неизвестная система работает параллельно адаптивному фильтру, и обе возбуждаются одним и тем же сигналом. Когда выходной MSE минимизирован, фильтр представляет желаемую модель.

Структура, используемая для адаптивной идентификации системы, проиллюстрирована на рисунке 1, где P (z) — неизвестная система, которая должна быть идентифицирована адаптивным фильтром W (z).Сигнал x (n) возбуждает P (z) и W (z), полезный сигнал d (n) является неизвестным выходом системы, минимизируя разницу выходных сигналов y (n) и d (n), характеристики P (z) можно определить.

Рисунок 1.

Адаптивный фильтр для идентификации системы

Ошибка оценки выражается как (2)

e (n) = d (n) −y (n) = ∑l = 0L − 1 [p (l ) −w1 (n)] x (n − l) E2

Где p (l) — импульсный отклик неизвестного объекта. Выбирая каждое w ₁ (n) рядом с каждым p (l), ошибка будет сведено к минимуму.Для использования белого шума в качестве сигнала возбуждения минимизация e (n) заставит w ₁ (n) приблизиться к p (l), то есть

w1 (n) ≈ p (l), l = 0, 1, …, L — 1E3

Когда разница между откликом физической системы d (n) и откликом адаптивной модели y (n) сведена к минимуму, адаптивная модель приближает P (z) с точки зрения ввода / вывода. . Когда план изменяется во времени, перед адаптивным алгоритмом стоит задача сохранения малой ошибки моделирования за счет постоянного отслеживания временных изменений динамики объекта.

Обычно входной сигнал является широкополосным сигналом, чтобы позволить адаптивному фильтру сходиться к хорошей модели неизвестной системы. Если входной сигнал представляет собой белый шум, лучшей моделью для неизвестной системы является система, импульсный отклик которой совпадает с N + 1 первыми отсчетами неизвестной импульсной характеристики системы. В случаях, когда импульсный отклик неизвестной системы имеет конечную длину и адаптивный фильтр достаточного порядка, MSE становится нулевым, если нет шума измерения (или шума канала).В практических приложениях шум измерения неизбежен, и если он не коррелирует с входным сигналом, ожидаемое значение коэффициентов адаптивного фильтра будет совпадать с выборками импульсной характеристики неизвестной системы. Ошибка на выходе, конечно же, будет из-за шума измерения (Diniz, 2008). Некоторые реальные приложения схемы идентификации системы включают системы управления и сейсморазведку.

3. Линейный предсказатель

Линейный предсказатель оценивает значения сигнала в будущем.Эта модель обычно широко применяется в приложениях обработки речи, таких как кодирование речи в сотовой телефонии, улучшение речи и распознавание речи. В этой конфигурации полезный сигнал является прямой версией входного сигнала адаптивного фильтра. Когда адаптивный алгоритм сходится, фильтр представляет модель входного сигнала, эту модель можно использовать в качестве модели прогнозирования. Система линейного предсказания показана на рисунке 2.

Рисунок 2.

Адаптивный фильтр для линейного предсказания

Выходные данные предсказателя y (n) выражаются как

y (n) = ∑l = 0L − 1w1 (n) x (n − Δ − l) E4

Где ∆ — количество отсчетов задержки, поэтому, если мы используем алгоритм LMS, коэффициенты обновляются как

w (n + 1) = w (n) + μx (n −∆) e (n) E5

Где x (n — ∆) = [x (n — ∆) x (n — ∆ -1)… х (п — Δ — L + L)] ^Т затем откладывается вектор эталонного сигнала, и е (п) = х (п) — у (п) ошибка предсказания. Правильный выбор задержки предсказания ∆ позволяет улучшить характеристики оценки частоты для множества синусоид в белом шуме.

Применение нетипичного предсказателя заключается в кодировании речевых сигналов с линейным предсказанием, где задача предсказателя заключается в оценке параметров речи. Эти параметры являются частью информации кодирования, которая передается или хранится вместе с другой информацией, присущей речевым характеристикам, например, периодом основного тона, среди прочего.

Адаптивный предсказатель сигнала также используется для адаптивного улучшения линии (ALE), где входной сигнал — это узкополосный сигнал (предсказуемый), добавленный к широкополосному сигналу. После сходимости вывод предсказателя будет расширенной версией узкополосного сигнала. Еще одним применением предсказателя сигнала является подавление узкополосных помех в широкополосном сигнале. Входной сигнал в этом случае имеет те же общие характеристики, что и ALE.

4. Обратное моделирование

Обратное моделирование — это приложение, которое может использоваться в области выравнивания каналов, например, оно применяется в модемах для уменьшения искажения канала, возникающего из-за высокой скорости передачи данных по телефонным каналам.Чтобы компенсировать искажение канала, нам необходимо использовать эквалайзер, который является обратной функцией передаточной функции канала.

Высокоскоростная передача данных по каналам с серьезными искажениями может быть достигнута несколькими способами, один из способов — спроектировать фильтры передачи и приема так, чтобы комбинация фильтров и канала приводила к приемлемой ошибке из-за комбинации межсимвольных помех и шума. ; а другой способ — разработать в приемнике эквалайзер, который противодействует искажению канала.Второй метод — это наиболее часто используемая технология для приложений передачи данных.

На рисунке 3 показан адаптивный канальный эквалайзер, принятый сигнал y (n) отличается от исходного сигнала x (n), потому что он был искажен общей передаточной функцией канала C (z), которая включает в себя фильтр передачи, передачу средний и приемный фильтр.

Рисунок 3.

Эквалайзер Adaptive Channel

Чтобы восстановить исходный сигнал x (n), y (n) должен быть обработан с помощью эквалайзера W (z), который является обратной функцией передачи канала C (z) для компенсации искажения канала.Следовательно, эквалайзер должен быть спроектирован как

W (z) = 1C (z) E6

На практике телефонный канал изменяется во времени и неизвестен на стадии проектирования из-за изменений в среде передачи. Таким образом, необходим адаптивный эквалайзер, обеспечивающий точную компенсацию по изменяющемуся во времени каналу. Адаптивному фильтру требуется полезный сигнал d (n) для вычисления сигнала ошибки e (n) для алгоритма LMS. Адаптивному фильтру необходим полезный сигнал d (n) для вычисления сигнала ошибки e (n) для алгоритма LMS.

Задержанная версия переданного сигнала x (n — Δ) — это желаемый отклик для адаптивного эквалайзера W (z). Поскольку адаптивный фильтр расположен в приемнике, полезный сигнал, генерируемый передатчиком, недоступен в приемнике. Полезный сигнал может генерироваться локально в приемнике двумя способами. На этапе обучения коэффициенты адаптивного эквалайзера регулируются путем передачи короткой обучающей последовательности. Эта известная передаваемая последовательность также генерируется в приемнике и используется в качестве полезного сигнала d (n) для алгоритма LMS.

После короткого периода обучения передатчик начинает передавать последовательность данных. В режиме данных выход эквалайзера x (n) используется устройством принятия решений для создания двоичных данных. Предполагая, что выходной сигнал устройства принятия решения правильный, двоичную последовательность можно использовать в качестве желаемого сигнала d (n) для генерации сигнала ошибки для алгоритма LMS.

5. Подавление помех

Адаптивная фильтрация может быть мощным инструментом для подавления узкополосных помех в приемнике прямой последовательности с расширенным спектром.На рисунке 4 показана система подавления помех. В этом случае выходной сигнал фильтра y (n) представляет собой оценку источника помех, этот сигнал вычитается из принятого сигнала x (n), чтобы получить оценку расширенного спектра.

Для повышения производительности системы используется двухступенчатый подавитель помех. Адаптивный усилитель линии, который, по сути, является еще одним адаптивным фильтром, противодействует эффектам конечной корреляции, которая приводит к частичному подавлению полезного сигнала. Количество коэффициентов, требуемых для любого фильтра, невелико, но частота дискретизации может превышать 400 кГц.

Рисунок 4.

Подавление помех в приемнике прямой последовательности с расширенным спектром

6. Адаптивный режекторный фильтр

В определенных ситуациях первичным входом является широкополосный сигнал, искаженный нежелательными узкополосными (синусоидальными) помехами. Обычный метод устранения таких синусоидальных помех заключается в использовании анотч-фильтра, настроенного на частоту помех (Kuo et al., 2006). Чтобы разработать фильтр, нам нужна точная частота помехи.Адаптивный режекторный фильтр имеет возможность отслеживать частоту помехи и, таким образом, особенно полезен, когда мешающая синусоида дрейфует по частоте. Одночастотный адаптивный режекторный фильтр с двумя адаптивными весами показан на рисунке 5, где входным сигналом является косинусоидальный сигнал как

x (n) = x0 (n) Acos (ωon) E7

Фазовращатель 90 ^{используется для создания квадратурного сигнала}

x1 (n) = Asin (ω0n) E8

Для синусоидального сигнал, необходимы два коэффициента фильтра.Опорный вход используется для оценки составного синусоидального мешающего сигнала, содержащегося на основном входе d (n). Центральная частота режекторного фильтра равна частоте первичного синусоидального шума. Следовательно, шум на этой частоте ослабляется. Этот адаптивный режекторный фильтр обеспечивает простой метод устранения синусоидальных помех.

Рис. 5.

Адаптивный режекторный фильтр

7. Шумоподавитель

Шумоподавители используются для устранения интенсивного фонового шума.Эта конфигурация применяется в мобильных телефонах и радиосвязи, потому что в некоторых ситуациях эти устройства используются в среде с высоким уровнем шума. На рисунке 6 показана система адаптивного шумоподавления.

Рисунок 6.

Система адаптивного шумоподавления

В компенсаторе используется направленный микрофон для измерения и оценки мгновенной амплитуды окружающего шума r ‘(n), а другой микрофон используется для приема речевого сигнала, загрязненного шумом. д (п) + г (п).Внешний шум обрабатывается адаптивным фильтром, чтобы сделать его равным шуму, загрязняющему речевой сигнал, а затем вычитается, чтобы компенсировать шум в полезном сигнале. Для того, чтобы окружающий шум был эффективно коррелирован с шумовыми компонентами в речевом сигнале, если нет доступа к мгновенному значению загрязняющего сигнала, шум не может быть отменен, но его можно уменьшить с помощью статистики. сигнала и шумового процесса. На рисунке 7 показан речевой сигнал с шумом; эти сигналы использовались в системе шумоподавления, реализованной на цифровом сигнальном процессоре.Желаемый сигнал — монофонический аудиосигнал с частотой дискретизации 8 кГц. Шумовой сигнал представляет собой нежелательное монофоническое музыкальное произведение с частотой дискретизации 11 кГц. Как видно на изображении, полезный сигнал сильно загрязнен, поэтому в этой структуре должен использоваться алгоритм быстрой адаптации, чтобы достичь сходимости и устранить все нежелательные компоненты из полезного сигнала.

Рис. 7.

Сигналы, используемые в системе шумоподавления

Частотный анализ сигналов, используемых в системе шумоподавления, можно увидеть на спектрограммах на рисунке 8.На рисунке показано, что выходной сигнал имеет некоторые дополнительные частотные составляющие по сравнению с входным сигналом.

Рисунок 8.

Спектрограммы сигналов, используемых в системе шумоподавления

Выходной сигнал шумоподавителя — это сигнал ошибки, на рисунке 9 показан сигнал ошибки, полученный при использовании алгоритма LMS. На спектрограмме сигнала показано, что все нежелательные частотные составляющие были устранены.

Рисунок 9.

a) Временная форма выходного сигнала b) Спектрограмма выходного сигнала

Система адаптивного шумоподавления используется во многих приложениях активного контроля шума (ANC), в самолетах используется для подавления низких частот. частотный шум внутри салона автомобиля для комфорта пассажиров.Большинство крупных авиастроителей разрабатывают такие системы, в основном для шумных винтовых самолетов. В автомобильной промышленности существуют системы активного шумоподавления, предназначенные для снижения дорожного шума с помощью микрофонов и динамиков, размещаемых под сиденьями автомобиля.

Другое применение — активные глушители для выхлопных труб двигателей, которые некоторое время использовались в коммерческих компрессорах, генераторах и т. Д. С падением цен на решения ANC даже производители автомобилей теперь рассматривают активные глушители как замену традиционному глушителю с перегородкой для будущих серийных автомобилей.Ожидается, что результирующее снижение противодавления в двигателе приведет к снижению расхода топлива при движении по городу на 5-6%.

Еще одно применение, которое добилось широкого коммерческого успеха, — активные наушники для подавления низкочастотного шума. Активные наушники оснащены микрофонами за пределами амбушюров, которые измеряют шум, поступающий в наушники. Затем этот шум подавляется путем отправки соответствующего «шумоподавителя» на динамики наушников.Для ANC с прямой связью устройство также включает микрофон внутри каждой чашки наушников для отслеживания ошибки — части сигнала, которая не была отменена динамиками, чтобы оптимизировать алгоритм ANC. Очень популярны среди пилотов, активные наушники считаются незаменимыми в шумных вертолетах и ​​самолетах с винтом.

7.1. Подавление эха

В телекоммуникациях эхо может серьезно повлиять на качество и разборчивость голосового разговора в телефонных системах, системах телеконференций или кабины.Воспринимаемый эффект эха зависит от его амплитуды и временной задержки. Как правило, могут быть заметны эхо-сигналы с заметной амплитудой и задержкой более 1 мс. Подавление эха является важным аспектом проектирования современных телекоммуникационных систем, таких как обычные проводные телефоны, телефоны с громкой связью, сотовые мобильные (беспроводные) телефоны, системы телеконференций и системы связи в салоне автомобиля.

В сетях передачи эхо-сигналы генерируются, когда задержанная и ослабленная версия сигнала, посланного локальным излучателем удаленному приемнику, достигает местного приемника.Источником этих эхо-сигналов являются гибридные трансформаторы, выполняющие двух / четырехпроводное преобразование, рассогласование импеданса на двухпроводных линиях и, в некоторых случаях, акустические связи между громкоговорителями и микрофонами в абонентских аппаратах.

Подавление эха состоит в моделировании этих нежелательных связей между локальными излучателями и приемниками и вычитании синтетического эхо-сигнала из реального эхо-сигнала. В зависимости от характера задействованных сигналов система будет работать как компенсатор эхо-данных или речевой эхоподавитель.

7.1.2. Устройство подавления речевого эха

Из-за характеристик речевого сигнала система подавления речевого эха несколько отличается от устройства подавления эха данных. Речь представляет собой нестационарный сигнал высокого уровня, и из-за ширины полосы сигнала и скорости акустических волн на открытом воздухе фильтры должны иметь очень большое количество коэффициентов. Также, чтобы достичь высокого уровня производительности и оправдать ожидания пользователя, подавитель речевого эха может иметь несколько других функций, таких как обнаружение речи и шумоподавление.

На рисунке 10 показана работа адаптивного подавителя эха линии. Речевой сигнал на линии от динамика A к динамику B вводится в четырех / двухпроводной гибридный блок B и в эхоподавитель. Компенсатор эха отслеживает сигнал на линии от B до A и пытается смоделировать эхо-тракт и синтезировать реплику эха динамика A. Эта копия используется для вычитания и подавления эха динамика A на линии от B до A. Компенсатор эха — это, по сути, адаптивный линейный фильтр.Коэффициенты фильтра адаптированы так, чтобы минимизировать энергию сигнала в линии.

Рисунок 10.

Система адаптивного эхоподавления

Предполагая, что сигнал линии от динамика B к динамику A, y _B (n), состоит из речи говорящего B, x _B (n ), плюс эхо динамика A, x _A ^echo (n),

yB (n) = xB (n) + xAecho (n) E9

Речевые и эхо-сигналы не присутствуют одновременно на телефоне линии, если оба говорящих не говорят одновременно.Предполагая, что усеченная импульсная характеристика эхо-тракта моделируется FIR-фильтром, выходная оценка синтезированного эхо-сигнала может быть выражена как

x’Aecho (n) = ∑l = 0Phl (n) xA (n − l ) E10

Где h _l (n) — изменяющиеся во времени коэффициенты модели адаптивного КИХ-фильтра эхо-тракта, а x ‘ _A ^echo (n) — оценка эха динамика A на линия от динамика B к динамику A. Остаточный эхо-сигнал или сигнал ошибки после вычитания эхо-сигнала определяется как

e (n) = yB (n) −x’Aecho (n) = xB (n) + xAecho ( n) −∑l = 0Phl (n) xA (n − l) E11

Для тех моментов времени, когда динамик A говорит, а динамик B слушает и молчит, и только эхо присутствует от линии B до A, мы имеем

e (m) = x’Aecho (n) = xAecho (n) −x’Aecho (n) = xAecho (n) −∑l = 0Phl (n) xA (n − l) E12

Где x ‘ ^эхо (n) — остаточное эхо.

В некоторых случаях может возникнуть ситуация двойного разговора, в этом случае оба пользователя говорят одновременно, и происходит одновременная двунаправленная передача. Таким образом может произойти рассогласование коэффициентов и падение ослабления эха, один из способов решения этой проблемы — удержание коэффициентов во время двойного разговора, но для этого необходим детектор двойного разговора. детекторы имеют решающее значение для комфорта пользователей.

7.1.3. Компенсатор эха данных

Подавление эха становится все более сложным с увеличением интеграции проводных телефонных систем и систем мобильной сотовой связи, а также с использованием таких методов цифровой передачи, как асинхронный режим передачи (ATM) для интегрированной передачи данных, изображения и голоса.

Эти системы используют сигналы данных полнодуплексной передачи, которые передаются одновременно в двух направлениях и в одних и тех же полосах частот, в то время как при полудуплексной передаче одновременно используется только одно направление. На рисунке 11 показан принцип полнодуплексной передачи. Сигнал xA (N) передается от клеммы A к клемме B по двухпроводной линии. Сигнал y (n) на входе приемника терминала A состоит из двух компонентов: сигнала с терминала B (yB (n)), который является сигналом полезных данных, и возвращенного нежелательного эха, генерируемого xA (n ).H (z) — это фильтр, который будет генерировать синтетическое эхо y ‘(n), максимально близкое к xA (n), после вычитания ошибка вывода e (n) сохраняется достаточно близкой к yB (n), чтобы сделать передачу данных от терминала B к терминалу удовлетворительным.

Число коэффициентов (N) адаптивного фильтра выводится из длительности импульсного отклика эха, который должен быть скомпенсирован с учетом частоты дискретизации. Чтобы рассчитать количество коэффициентов, мы могли бы использовать

Рисунок 11.

Подавление эха для полнодуплексной передачи

N = (2D / v) fsE13

Где N — количество коэффициентов, D — длина линии, v — скорость электрического сигнала по абонентской линии, а fs — частота дискретизации (Bellanger, 2001). Поскольку характеристики линии передачи могут изменяться со временем, необходимо реализовать адаптивный фильтр.

7.1.4. Акустическое эхо

Акустическое эхо возникает в результате установления обратной связи между динамиком и микрофоном в мобильном телефоне, телефоне с громкой связью, телеконференции или слуховом аппарате.Акустическое эхо отражается от множества различных поверхностей, таких как стены, потолки и полы, и распространяется разными путями. Если временная задержка не слишком велика, акустическое эхо может восприниматься как мягкая реверберация и может добавить художественного качества звука; концертные залы и церковные залы с желаемыми характеристиками реверберации могут улучшить качество музыкального исполнения.

Акустическое эхо может быть результатом комбинации прямого акустического взаимодействия и эффекта многолучевого распространения, когда звуковая волна отражается от различных поверхностей, а затем улавливается микрофоном.В худшем случае акустическая обратная связь может привести к вою, если значительная часть звуковой энергии, передаваемой громкоговорителем, принимается микрофоном и циркулирует в контуре обратной связи.

Наиболее эффективным методом устранения акустической обратной связи является использование адаптивной системы подавления обратной связи (AFC). На рис. 12 показана модель среды с акустической обратной связью, состоящей из микрофона, громкоговорителя и реверберирующего пространства комнаты (Vaseghi, 2006). Передаточная функция z линейной модели среды акустической обратной связи может быть выражена как

H (z) = G (z) 1-G (z) A (z) E14

Где G (z) — передача z. функциональная модель для микрофонной акустической системы, а A (z) — это модель передаточной функции z реверберации и многолучевых отражений в помещении.Предполагая, что комбинация микрофонных громкоговорителей имеет плоскую частотную характеристику с коэффициентом усиления G, уравнение можно упростить до

H (z) = G1-GA (z) E15

Из-за характера реверберации в помещении акустическая обратная связь Путь A (z) сам по себе является системой обратной связи. Реверберирующие характеристики акустической среды могут быть смоделированы с помощью всеполюсной линейной прогнозирующей модели или, альтернативно, относительно длинной модели FIR. Эквивалентное отношение ввода / вывода во временной области для модели линейного фильтра уравнения (4) задается следующим разностным уравнением

y (n) = ∑l = 0Pal (n) y (n − l) + Gx (n ) E16

Где _l (n) — коэффициент всеполюсной модели линейной обратной связи реверберирующей среды помещения, G — коэффициент амплитудного усиления микрофона в громкоговорителе, а x (n) и y (n) — время доменные входные и выходные сигналы микрофонной акустической системы.

Рисунок 12.

Модель акустической обратной связи

Наиболее успешные системы управления акустической обратной связью основаны на адаптивной оценке и подавлении сигнала обратной связи. Как и в линейном компенсаторе эха, адаптивный компенсатор акустической обратной связи пытается синтезировать копию акустической обратной связи. Проблема подавления акустического эха более сложна, чем подавление линейного эха по ряду причин. Во-первых, акустическое эхо обычно намного длиннее (до секунды), чем эхо наземной телефонной линии.Фактически, задержка акустического эха подобна или больше, чем задержка линейного эха, направляемого через геостационарную спутниковую систему. Большая задержка акустического эхо-тракта подразумевает, что могут потребоваться непрактично большие фильтры, порядка нескольких тысяч коэффициентов. Подавление акустической обратной связи является важным применением в слуховых аппаратах.

7.1.5. Эхоподавление с несколькими входами и выходами (MIMO)

Системы подавления эхо-сигналов с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO) находят применение в системах связи в кабине, стереофонических системах телеконференцсвязи и конференц-залах.

Системы подавления стереофонического эха были разработаны относительно недавно, и системы MIMO все еще являются предметом постоянных исследований и разработок. В типичной системе MIMO в комнате присутствуют P-динамики и Q-микрофоны. Поскольку существует путь акустической обратной связи, установленный между каждым динамиком и каждым микрофоном, в целом существует P × Q таких путей акустической обратной связи, которые необходимо моделировать и оценивать. Усеченная импульсная характеристика каждого акустического пути от громкоговорителя i до микрофона j моделируется FIR-фильтром h _ij .Усеченная импульсная характеристика каждого акустического тракта от человеческого динамика i до микрофона j моделируется с помощью FIR-фильтра, g _ij . Для большого количества динамиков и микрофонов моделирование и идентификация множества акустические каналы становятся серьезной проблемой из-за корреляции эхо-сигналов от общего числа источников, распространяющихся по различным каналам, как обсуждается ниже.

7.2. Адаптивное подавление обратной связи в слуховых аппаратах

Обработка в слуховом аппарате усиливает входной сигнал, чтобы компенсировать потерю слуха у пользователей.Когда это усиление больше, чем затухание в тракте обратной связи, возникает нестабильность и обычно приводит к свисту обратной связи, который ограничивает максимальное усиление, которое может быть достигнуто.

Акустическая обратная связь в слуховых аппаратах — это акустическая связь между громкоговорителем (также известным как приемник) и микрофоном слухового аппарата. Из-за этой связи слуховой аппарат издает сильное искажение полезного сигнала и раздражающий воющий звук при увеличении усиления.

Если передаточная функция обратной связи была известна, ее можно скомпенсировать аппаратно, но проблема здесь заключается во временном изменении динамики, вызванном изменением характеристик помех. Некоторые возможные причины этой проблемы — это объятия или приближение к уху предметов, например телефона.

Существует несколько методов уменьшения негативного воздействия акустической обратной связи. Их можно в целом разделить на методы подавления прямой связи и отмены обратной связи.В методах подавления с прямой связью обычный тракт обработки сигнала слухового аппарата модифицируется таким образом, чтобы он был стабильным вместе с трактом обратной связи.

Наиболее распространенным методом является использование режекторного фильтра. В режекторном фильтре усиление уменьшается в узкой полосе частот около критических частот всякий раз, когда возникает обратная связь. Тем не менее, все методы подавления с прямой связью нарушают основную частотную характеристику слухового аппарата и, следовательно, могут серьезно повлиять на качество звука (Spriet et al., 2006). Более перспективным решением акустической обратной связи является использование системы подавления обратной связи.

Рисунок 13.

Адаптивный компенсатор обратной связи

Рисунок 13 иллюстрирует адаптивный компенсатор обратной связи, который производит оценку z (n) сигнала обратной связи v (n) и вычитает эту оценку z (n) из сигнала микрофона, поэтому что в идеале на входе прямого тракта сохраняется только полезный сигнал. Поскольку акустический путь между громкоговорителем и микрофоном может значительно варьироваться в зависимости от акустической среды, компенсатор обратной связи должен быть адаптивным.

Когда внешний входной сигнал коррелирует с входным сигналом приемника, оценка тракта обратной связи смещается. Эта так называемая «проблема смещения» приводит к большой ошибке моделирования и отмене полезного сигнала (Ma, 2010).

7.3. Мониторинг плода, отмена ЭКГ матери во время родов

Информация, полученная из электрокардиограммы (ЭКГ) плода, такая как частота сердечных сокращений плода, полезна для оценки состояния ребенка до или во время родов.ЭКГ, полученная с электродов, помещенных на живот матери, подвержена загрязнению из-за гораздо более сильного фонового шума (например, мышечной активности и движения плода) и собственной ЭКГ матери.

Рассмотрение проблемы как адаптивного шумоподавления, где ЭКГ плода представляет собой полезный сигнал d (n), искаженный материнским сигналом r (n), своего рода аддитивным шумом. Измеренный сигнал плода (MFECG (n)) от отведения плода может быть выражен как

MFECG (n) = d (n) + r (n) E17

Другое измерение MMECG (n) от материнского отведения используется в качестве эталона. сигнал, который коррелирует с r (n) и не коррелирует с d (n).MMECG можно использовать для оценки шума r (n) путем минимизации среднеквадратичной ошибки. На рисунке 14 показана блок-схема улучшения ЭКГ плода.

Рисунок 14.

Адаптивная отмена ЭКГ матери на ЭКГ плода

Адаптивный фильтр используется для оценки материнских компонентов в измеренной ЭКГ плода (MFECG) на основе измеренной ЭКГ матери (MMECG). Затем оцененные компоненты вычитаются из MFECG для получения адаптивной фильтрованной ЭКГ плода (AFECG), в которой материнские компоненты подавлены.Другие артефакты, такие как сокращение мускулов тела матери и движения плода, вызывают дрейф базовой линии в MFECG (Chen et al., 2000).

7.4. Удаление глазных артефактов из электроэнцефалограммы с помощью адаптивной фильтрации

Глаз образует электрический диполь, при этом роговица положительна, а сетчатка отрицательна. Когда глаз движется (саккада, мигание или другие движения), электрическое поле вокруг глаза изменяется, производя электрический сигнал, известный как электроокулограмма (ЭОГ).Когда этот сигнал распространяется по коже головы, он появляется на записанной электроэнцефалограмме (ЭЭГ) как шум или артефакты, которые представляют серьезные проблемы при интерпретации и анализе ЭЭГ. Необходимо удалить как минимум два вида артефактов EOG: артефакты, вызванные вертикальным движением глаз (соответствующий EOG называется VEOG), и артефакты, создаваемые горизонтальным движением глаз (HEOG). Следовательно, в этом приложении используется шумоподавитель с двумя опорными входами (He et al., 2004).

Фиг.15 показан шумоподавитель EOG. Основным входом в систему является сигнал s (n) ЭЭГ, принимаемый определенным электродом. Этот сигнал моделируется как смесь истинной ЭЭГ x (n) и шумовой составляющей r (n). v (n) и v ’(n) — два эталонных входа, VEOG и HEOG, соответственно. v (n) и v ’(n) каким-то неизвестным образом коррелируют с шумовой составляющей r (n) на первичном входе. Желаемый выход шумоподавителя e (n) — это скорректированная или чистая ЭЭГ.

Рисунок 15.

Шумоподавитель EOG

7.5. Применение адаптивных фильтров шумоподавления в электрических измерениях переменного тока

За счет адаптивного шумоподавления можно улучшить электрические измерения переменного тока. Часто схемы измерения переменного тока подвержены влиянию шума, вызванного биениями частоты сети. На рисунке 16 показана система, которая подавляет биения линейной частоты. АЦП используется для выборки должным образом разделенного линейного напряжения, чтобы определить фазу относительно сигнального канала, который дискретизируется вторым АЦП. Фазовые данные используются в качестве входного шума для адаптивного шумоподавляющего фильтра, используемого для устранения влияния на выходные данные усилителя крутизны (Wright et al., 2010).

Другой распространенной помехой в схемах измерения переменного тока является связь магнитного поля, создаваемого ближайшим источником. В таких ситуациях можно использовать адаптивную систему подавления помех с простой системой катушек для измерения окружающего магнитного поля, которое вызывает нежелательные помехи, а затем удаления этих помех из данных, полученных от измерительной схемы.

Рисунок 16.

Линейный ритм Адаптивный компенсатор.

Рисунок 17.

Трехосевой линейный сумматор для подавления помех

На рисунке 17 показан 3-осевой датчик магнитного поля, подключенный к отдельному аналого-цифровому преобразователю (АЦП). Четвертый АЦП используется для выборки «сигнала» одновременно с 3-осевыми данными. Три АЦП с «шумовыми» каналами являются входами для трех каналов трехканального линейного сумматора (Wright et al., 2010).

8. Заключение

В последние годы разработка и коммерческая доступность все более мощных и доступных цифровых компьютеров сопровождались разработкой усовершенствованных алгоритмов обработки цифровых сигналов для широкого круга приложений; поэтому использование адаптивных фильтров увеличивается с каждым днем.

Адаптивные фильтры используются для прогнозирования нестационарных сигналов и систем или в приложениях, где требуется адаптация процесса от выборки к выборке и / или низкая задержка обработки.

В этой главе мы описали некоторые из наиболее часто используемых приложений адаптивной фильтрации. Представленный здесь материал формирует основу для понимания поведения большинства структур адаптивной фильтрации в практических реализациях. Основная цель заключалась в том, чтобы проиллюстрировать, как адаптивная фильтрация применяется для решения практических задач.

Отличительной особенностью каждого приложения является способ выбора входного сигнала адаптивного фильтра и желаемого сигнала. Как только эти сигналы определены, любые их известные свойства могут быть использованы для понимания ожидаемого поведения адаптивного фильтра при попытке минимизировать функцию selectednobjective. Эффективность адаптивных фильтров во многом зависит от используемой методики проектирования и алгоритма адаптации.

Обзоры Adaptive Insights: цены и возможности программного обеспечения 2020

Adaptive Suite — это программное обеспечение для бизнес-бюджетирования, которое помогает предприятиям в финансовом планировании и прогнозировании с помощью аналитических данных на основе данных.Он поддерживает гибкость, позволяющую быстро адаптироваться к быстро меняющимся тенденциям в деловом мире. Платформа предоставляет комплексный пакет со всеми жизненно важными модулями управления эффективностью бизнеса, включая: Адаптивное планирование, адаптивная интеграция, Adaptive Discovery, Adaptive Consolidation, Adaptive Reporting и Adaptive Technology Foundation.

Пакет разработан, чтобы упростить повседневную деятельность компании и сделать ее более комплексной, совместной и непрерывной. Он помогает предприятиям эффективно планировать, отслеживать результаты и визуализировать производительность с помощью интуитивно понятных функций, в том числе: управление доходами, управление персоналом, управление расходами, управление капиталом, движение денежных средств баланса и финансовое закрытие.

Adaptive Suite создан с интерфейсом, аналогичным интерфейсу excel, который помогает командам извлекать выгоду из знаний, чтобы ускорить процесс обучения. Он также полностью удобен для пользователя и доступен из любого места.

Adaptive Insight Suite разработан, чтобы быть простым, быстрым и мощным. Благодаря надежным модулям CPM эта платформа обеспечивает максимальную прозрачность бизнеса в отношении прогнозов, планов, доходов, численности персонала и расходов. Модули предоставляют ключевые решения, которые упрощают оптимизацию финансового закрытия и управления прибыльностью.

Одним из выдающихся модулей является адаптивное планирование. Модуль разработан как средство от медленных процессов ручного планирования, бюджетирования и прогнозирования. С модулем планирования вам не придется иметь дело со статической таблицей или исправлять неисправные формулы и вычисления. Он обеспечивает гибкость и целостность с централизованными функциями фактических данных, бюджетов, прогнозов, планов, расчетов и примечаний к ячейкам. Модуль адаптивного планирования позволяет вам работать с основанием данных, которое создает доверие и подотчетность, чтобы сделать процесс планирования плавным и легко масштабируемым вместе с вашим бизнесом.Кроме того, это дает вам больше времени для анализа вашего бизнеса и работы с заинтересованными сторонами.

Еще один замечательный элемент — это строительный блок Adaptive Discovery. Этот модуль предоставляет самоинтерактивные информационные панели, диаграммы и визуализации данных, которые легко персонализировать и совместно использовать. Это дает вам возможность анализировать операционные и финансовые данные в режиме реального времени, чтобы получить важную бизнес-информацию. Это сокращает цикл создания перекрестных ссылок и отчетов, тем самым предоставляя вам больше времени для консультирования своих менеджеров и руководителей.

Кроме того, модуль адаптивной отчетности предоставляет простое в использовании решение для финансовой и управленческой отчетности. Он предоставляет вашим менеджерам и финансовым командам возможность интерактивного и интуитивно понятного самостоятельного анализа финансовых данных. Решение позволяет легко и быстро вникать в ключевые детали.

• Управление персоналом
• Управление доходами
• Анализ доходности
• Финансовое закрытие
• Бухгалтерский баланс и движение денежных средств
• Управление капиталом
• Управление расходами

Имея в виду, что у компаний есть особые бизнес-требования, логично, что они избегают останавливаться на универсальной, «идеальной» программной системе.Тем не менее, найти такой программный продукт даже среди востребованных программных комплексов бесполезно. Эффективно было бы принять к сведению несколько жизненно важных факторов, которые требуют тщательного обдумывания, включая ключевые характеристики, бюджет, уровень квалификации сотрудников, размер компании и т. Д. Затем вы должны провести исследование продукта в полной мере. . Просмотрите эти оценки Adaptive Insights и более внимательно ознакомьтесь с другими приложениями в своем списке. Такое всестороннее исследование поможет вам избежать непригодных программных решений и купить систему, обеспечивающую все функции, необходимые компании для достижения успеха.

Положение Adaptive Insights в наших основных категориях:

Если вас интересует Adaptive Insights, это также может быть полезно для изучения других подкатегорий программного обеспечения для управления бизнес-процессами, собранных в нашей базе данных обзоров программного обеспечения SaaS.

Каждое предприятие индивидуально, и ему может потребоваться специальное программное обеспечение для управления бизнес-процессами, которое будет адаптировано к размеру их бизнеса, типу клиентов и сотрудников и даже к конкретной отрасли, которую они поддерживают.Вы не должны рассчитывать на то, что найдете идеальное приложение, которое будет работать для каждой компании, независимо от ее истории. Было бы неплохо сначала прочитать несколько обзоров программного обеспечения для управления бизнес-процессами Adaptive Insights, и даже тогда вы должны помнить, что решение предназначено для вашей компании и ваших сотрудников. Вам нужно простое и понятное приложение, содержащее только основные функции? Будете ли вы действительно использовать передовые инструменты, необходимые экспертам и крупным предприятиям? Есть ли какие-то особенности, которые особенно полезны для отрасли, в которой вы работаете? Если вы зададите себе эти вопросы, будет намного проще найти надежное приложение, которое будет соответствовать вашему бюджету.

Ценовые планы Adaptive Insights:

Связаться с продавцом

Adaptive Insights для малого и среднего бизнеса и предприятий доступна только по запросу. Свяжитесь с компанией для получения дополнительной информации и запросите ваше предложение.

Положительные упоминания в социальных сетях 98

Негативные упоминания в социальных сетях 0

Мы понимаем, что когда вы принимаете решение о покупке ПО для управления бизнес-процессами, важно не только увидеть, как эксперты оценивают его в своих обзорах, но и выяснить, действительно ли реальные люди и компании, которые его покупают, довольны продуктом.Вот почему мы создали наш алгоритм удовлетворенности клиентов, основанный на поведении, который собирает отзывы клиентов, комментарии и обзоры Adaptive Insights с самых разных сайтов социальных сетей. Затем данные представляются в удобной для восприятия форме, показывающей, сколько людей имели положительный и отрицательный опыт использования Adaptive Insights. Имея под рукой эту информацию, вы должны быть готовы принять осознанное решение о покупке, о котором вы не пожалеете.

Поддерживаемые устройства

• Android
• iPhone / iPad
• Интернет-версия

Развертывание

Стоимость модели

Типы клиентов

• Малый бизнес
• Крупный бизнес
• Средний бизнес

• электронная почта
• телефон
• поддержка в реальном времени
• обучение
• билеты