【发布时间】：2018-07-01 03:51:00
【问题描述】：
我正在尝试实现一个自适应滤波器来消除噪声，特别是一个 RLS 滤波器来消除信号中的运动伪影。为此，我正在阅读一些文献，有一点我不明白，我发现的每本书或文章都假设我现在已经这样做了。
我有一个参考信号，在 Python 中表示为大约 8000 个元素或样本的列表。我需要将此输入到 RLS 过滤器，但我发现的每个算法总是将输入向量作为
X[n] = [x1[n], x2[n], x3[n], ........, xM[n]]T
其中 X 是输入向量，n 是时间瞬间。这就是我迷路的地方。如果 n 是一个时刻，这意味着 x[n] 是列表中的一个元素，一个小样。但如果是这样的话，x1，x2，....，xM 是什么？？？。
我意识到这不是严格意义上的编码问题，但我希望有人能提供帮助！
谢谢...
【问题讨论】：
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只是猜测，但如果 n 是时间指示，那么 X1、X2、..、Xm 可能是多次测量？你在哪里读到的？
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好吧，我想我明白了……把过滤器的顺序称为N，那么n从0到N其实就是过滤器的迭代，你运行多少次。并且对于每次迭代，您都会输入 x 的一个窗口，称为 X[n]。其中 x1、x2 等是该窗口中的样本。我这样实现了这个窗口： X = x[n:n-N:-1]
标签： python algorithm filtering signal-processing perceptron