#N canvas 26 22 1132 728 10; #N canvas 0 22 450 300 (subpatch) 0; #X array W 100 float 0; #X coords 0 1 99 -1 400 140 1; #X restore 633 441 graph; #X msg 46 156 update \$1; #X msg 85 239 beta \$1; #X obj 299 62 tgl 15 0 empty empty empty 0 -6 0 8 -225280 -1 -1 1 1 ; #X obj 299 83 dsp; #X floatatom 299 129 5 0 0 0 - - -; #X floatatom 312 108 5 0 0 0 - - -; #X text 662 278 2.arg: learn-rate = beta; #X obj 336 193 noise~; #X msg 65 319 gamma \$1; #X text 70 348 input signal; #X text 344 295 desired signal; #N canvas 0 22 450 300 (subpatch) 0; #X array IR 40 float 0; #X coords 0 1 39 -1 200 140 1; #X restore 394 49 graph; #X obj 54 540 unsig~; #X floatatom 54 566 9 0 0 0 - - -; #X obj 392 544 unsig~; #X floatatom 392 564 9 0 0 0 - - -; #X text 21 346 x(n); #X text 449 295 d(n); #X text 19 510 y(n) = W * x(n); #X obj 336 278 FIR~ IR 32; #X obj 612 103 loadbang; #X text 712 267 (array-sizes have to be >= then FIR_size); #X text 662 256 1.arg: number of order of FIR-filter; #N canvas 0 22 474 324 (subpatch) 0; #X obj 48 46 inlet; #X obj 205 47 inlet; #X msg 205 71 \; IR const 0; #X msg 48 120 \; IR 0 0 0 0 0.314287 0.8 0.75 0 0 0 0 -0.7 -0.65 0 0 0 0.157143 0.128572 0 0 -0.128572 -0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; #X obj 92 84 loadbang; #X connect 0 0 3 0; #X connect 1 0 2 0; #X connect 4 0 3 0; #X restore 613 78 pd; #X obj 626 60 bng 15 250 50 0 empty empty empty 0 -6 0 8 -262144 -1 -1; #X text 643 57 clear; #X obj 613 41 bng 15 250 50 0 empty empty empty 0 -6 0 8 -262144 -1 -1; #X text 630 38 load; #X text 638 80 IR; #X text 4 495 filtered output signal; #X text 395 422 error signal; #X text 369 434 e(n) = d(n) - W * x(n); #X obj 83 512 cnv 8 1 1 empty empty * 0 7 0 14 -262144 -1 0; #X obj 482 436 cnv 8 1 1 empty empty * 0 7 0 14 -262144 -1 0; #N canvas 0 22 470 320 (subpatch) 0; #X obj 137 73 tgl 15 0 empty empty empty 0 -6 0 8 -262144 -1 -1 1 1 ; #X msg 137 115 39; #X msg 137 156 \$1 39; #X msg 136 53 1; #X obj 137 92 metro 200; #X obj 136 24 inlet; #X obj 137 135 tabread W; #X obj 137 180 tabwrite W; #X connect 0 0 4 0; #X connect 1 0 6 0; #X connect 2 0 7 0; #X connect 3 0 0 0; #X connect 4 0 1 0; #X connect 5 0 3 0; #X connect 6 0 2 0; #X restore 612 124 pd; #X text 637 130 update of W; #X text 636 119 graphical; #X text 662 313 4.arg: table-name of W; #X text 126 301 minimum input value; #X msg 226 195 0.1; #X msg 65 281 1e-05; #X text 138 240 beta [0 .. 2]; #X text 132 318 gamma [0 .. 1]; #X obj 663 213 cnv 15 68 17 empty empty empty 20 12 0 14 -225280 -66577 0; #N canvas 0 22 499 295 FORMULAS 0; #X obj 167 52 cnv 15 150 40 empty empty empty 20 12 0 14 -225280 -66577 0; #X obj 167 123 cnv 15 270 50 empty empty empty 20 12 0 14 -225280 -66577 0; #X obj 167 205 cnv 15 260 30 empty empty empty 20 12 0 14 -225280 -66577 0; #X text 280 129 beta; #X text 231 146 >; #X text 232 144 _; #X text 232 138 _; #X text 283 141 2; #X text 346 141 2; #X text 311 146 gamma * blocksize); #X text 300 146 +; #X text 243 146 x[n-i]; #X text 174 135 my(n) =; #X text 223 130 _________________________________; #X text 16 135 normalized learn rate:; #X text 173 56 y(n) = W * x(n); #X obj 237 54 cnv 11 1 1 empty empty * 0 9 0 14 -225280 -1 0; #X text 173 72 e(n) = d(n) - W * x(n); #X obj 286 71 cnv 11 1 1 empty empty * 0 9 0 14 -225280 -1 0; #X text 119 73 error:; #X text 116 55 output:; #X text 26 210 coefficient iteration:; #X text 188 211 W(k+1 \, i) = W(k \, i) + my(n)* e(n)* x(n); #X restore 664 213 pd FORMULAS; #X obj 91 223 cnv 14 31 14 empty empty empty 20 12 0 14 -225280 -66577 0; #X floatatom 85 222 6 0 2 0 - - -; #X text 134 221 learn-rate; #X obj 65 301 cnv 14 31 14 empty empty empty 20 12 0 14 -225280 -66577 0; #X floatatom 65 301 8 0 2 0 - - -; #X obj 347 389 -~; #X text 232 431 err; #X text 409 343 filt out; #X msg 635 600 \; W const 0; #X obj 28 365 delread~ causal_del 1.45126; #X obj 392 325 delread~ feedback_del 1.45126; #X msg 185 195 0.01; #X msg 53 196 0; #X msg 138 195 0.001; #X obj 336 214 delwrite~ causal_del 20; #X obj 67 472 delwrite~ feedback_del 20; #X floatatom 111 690 9 0 0 0 - - -; #X text 38 382 ref_filt; #X text 155 404 ref_adapt; #X obj 134 389 delread~ causal_del 2.90249; #X obj 336 255 delread~ causal_del 2.90249; #X obj 46 137 tgl 15 0 empty empty empty 0 -6 0 8 -225280 -1 -1 1 1 ; #X text 41 118 Update ON / OFF; #X msg 147 629 128; #X msg 109 629 64; #X obj 110 667 / 44.1; #X obj 299 665 samplerate~; #X obj 299 647 bng 15 250 50 0 empty empty empty 17 7 0 10 -262144 -1 -1; #X floatatom 300 706 5 0 0 0 - - -; #X obj 300 686 * 0.001; #X floatatom 189 687 9 0 0 0 - - -; #X msg 190 627 128; #X obj 188 664 / 44.1; #X msg 225 627 192; #X obj 299 627 loadbang; #X text 660 364 (C) 2010 \, t.musil & m.guldenschuh \, IEM \, Graz \, Austria; #X text 688 377 [musil | guldenschuh]_AT_iem.at; #X text 662 173 Normalized Least Mean Square with separated error and adaption reference input (linear adaptive FIR-filter); #X obj 53 450 NLMSerr_in~ 100 0.003 1e-05 W; #X msg 114 282 1e-07; #X msg 85 195 0.0001; #X text 662 290 3.arg: minimum input value gamma for; #X text 716 301 energy calculation; #X text 46 44 NLMSerr_in~; #X connect 1 0 84 0; #X connect 2 0 84 0; #X connect 3 0 4 0; #X connect 4 0 5 0; #X connect 4 1 6 0; #X connect 8 0 60 0; #X connect 9 0 84 0; #X connect 13 0 14 0; #X connect 15 0 16 0; #X connect 20 0 51 0; #X connect 21 0 35 0; #X connect 25 0 24 1; #X connect 27 0 24 0; #X connect 40 0 47 0; #X connect 41 0 50 0; #X connect 47 0 2 0; #X connect 50 0 9 0; #X connect 51 0 15 0; #X connect 51 0 84 2; #X connect 55 0 84 0; #X connect 56 0 51 1; #X connect 57 0 47 0; #X connect 58 0 47 0; #X connect 59 0 47 0; #X connect 62 0 56 0; #X connect 62 0 55 0; #X connect 65 0 84 1; #X connect 66 0 20 0; #X connect 67 0 1 0; #X connect 69 0 71 0; #X connect 70 0 71 0; #X connect 71 0 62 0; #X connect 72 0 75 0; #X connect 73 0 72 0; #X connect 75 0 74 0; #X connect 75 0 71 1; #X connect 75 0 78 1; #X connect 77 0 78 0; #X connect 78 0 76 0; #X connect 78 0 66 0; #X connect 78 0 65 0; #X connect 79 0 78 0; #X connect 80 0 73 0; #X connect 84 0 13 0; #X connect 84 0 61 0; #X connect 85 0 50 0; #X connect 86 0 47 0;