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用于稀疏系统辨识的改进l_0-LMS算法
被引量:
15
1
作者
曲庆
金坚
谷源涛
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期604-609,共6页
该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的收敛速度;其次利用估计误差绝对值加权修正零吸引函数,减小了稳态失调误差。然后定性分析了改进算法中各...
该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的收敛速度;其次利用估计误差绝对值加权修正零吸引函数,减小了稳态失调误差。然后定性分析了改进算法中各个参数的取值对收敛速度和稳态性能的影响。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原l0-LMS算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。
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关键词
信号处理
稀疏系统辨识
l0-lms
变步长
零吸引
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职称材料
题名
用于稀疏系统辨识的改进l_0-LMS算法
被引量:
15
1
作者
曲庆
金坚
谷源涛
机构
清华大学电子工程系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期604-609,共6页
基金
国家自然科学基金(60872087)
国家自然科学基金联合资助重点项目(U0835003)资助课题
文摘
该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的收敛速度;其次利用估计误差绝对值加权修正零吸引函数,减小了稳态失调误差。然后定性分析了改进算法中各个参数的取值对收敛速度和稳态性能的影响。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原l0-LMS算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。
关键词
信号处理
稀疏系统辨识
l0-lms
变步长
零吸引
Keywords
Signa
l
processing
Sparse system identification
l0-lms
Variab
l
e step size
Zero attraction
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于稀疏系统辨识的改进l_0-LMS算法
曲庆
金坚
谷源涛
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
15
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