原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法.该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数,导出了其自适应迭代公式,并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正,提高了算法的噪声鲁棒性,而且使得算法简单,稳定性好,收敛精度高.将该算法应用于Volterra滤波器,可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10 dB,在学习因子为0.01时,算法仍然能够保持良好的收敛性.仿真结果表明,即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下,该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法.
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文献信息
篇名 一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 总体最小二乘 Volterra滤波器 瑞利商
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 339-342
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2004.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩崇昭 西安交通大学电子与信息工程学院 349 5634 35.0 59.0
2 魏瑞轩 空军工程大学工程学院 101 871 16.0 20.0
3 马红光 西安交通大学电子与信息工程学院 14 275 7.0 14.0
4 孔祥玉 西安交通大学电子与信息工程学院 14 147 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
总体最小二乘
Volterra滤波器
瑞利商
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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