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基于高斯核显性映射的核归一化解相关仿射投影P范数算法
被引量:
2
1
作者
赵知劲
陈思佳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1896-1901,共6页
为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性...
为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题。α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用。
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关键词
信号处理
核仿射投影P范数
相关性
高斯核显性映射
Α稳定分布
非线性系统辨识
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职称材料
题名
基于高斯核显性映射的核归一化解相关仿射投影P范数算法
被引量:
2
1
作者
赵知劲
陈思佳
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
中国电子科技集团第
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1896-1901,共6页
文摘
为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题。α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用。
关键词
信号处理
核仿射投影P范数
相关性
高斯核显性映射
Α稳定分布
非线性系统辨识
Keywords
Signal processing
kernel
affine
projection
p-norm
(
kapp
)
Correlation
Gaussian
kernel
Explicit Mapping(GKEM)
α-stable distribution
Nonlinear system identification
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于高斯核显性映射的核归一化解相关仿射投影P范数算法
赵知劲
陈思佳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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