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稀疏系统辨识中最小均方算法的研究
1
作者
林云
罗辉
《现代电信科技》
2014年第12期42-46,共5页
长时间以来,将稀疏性应用于自适应滤波框架引起了很多人在理论和应用问题上的研究兴趣。由于稀疏系统的普遍存在,利用稀疏性特性改进辨识算法就具有重要的理论意义和实用价值。首先介绍基于最小均方算法的稀疏系统辨识的研究背景及研究...
长时间以来,将稀疏性应用于自适应滤波框架引起了很多人在理论和应用问题上的研究兴趣。由于稀疏系统的普遍存在,利用稀疏性特性改进辨识算法就具有重要的理论意义和实用价值。首先介绍基于最小均方算法的稀疏系统辨识的研究背景及研究现状,然后给出稀疏系统的辨识模型,最后重点介绍几种稀疏最小均方算法并指出今后进一步的研究方向。
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关键词
系统辨识
PNLMS
za-lms
R
za-lms
凸组合
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职称材料
题名
稀疏系统辨识中最小均方算法的研究
1
作者
林云
罗辉
机构
重庆邮电大学个人通信实验室
出处
《现代电信科技》
2014年第12期42-46,共5页
文摘
长时间以来,将稀疏性应用于自适应滤波框架引起了很多人在理论和应用问题上的研究兴趣。由于稀疏系统的普遍存在,利用稀疏性特性改进辨识算法就具有重要的理论意义和实用价值。首先介绍基于最小均方算法的稀疏系统辨识的研究背景及研究现状,然后给出稀疏系统的辨识模型,最后重点介绍几种稀疏最小均方算法并指出今后进一步的研究方向。
关键词
系统辨识
PNLMS
za-lms
R
za-lms
凸组合
Keywords
System identification
Proportionate NLMS
PNLMS
Zero-attracting LMS
za-lms
Reweighted zero-attracting LMS
R
za-lms
Convex combination
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
稀疏系统辨识中最小均方算法的研究
林云
罗辉
《现代电信科技》
2014
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