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摘要:
凸组合最小均方(CLMS)算法能够克服传统最小均方算法收敛速率、跟踪性能和稳态误差之间的矛盾.但传统CLMS算法使用最速下降法推导参数导致其搜索路径呈"之"字形而使收敛速率变慢,为了解决这个问题,采用共轭梯度法实现参数的更新,同时使用双曲正切函数拟合Sigmoid函数来降低算法的运算复杂度.为进一步提高算法性能,在所设计的基础上附加瞬时转移结构实现优化.仿真结果证明,改进算法与传统CLMS、变步长CLMS相比,在噪声、相关信号输入以及非平稳环境下能够保持较好的均方性能和跟踪性能.
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文献信息
篇名 改进的凸组合最小均方算法
来源期刊 北京邮电大学学报 学科 工学
关键词 自适应滤波 系统识别 最小均方算法 凸组合 共轭梯度法
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 114-117
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.13190/j.jbupt.2016.04.022
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 许华 空军工程大学信息与导航学院 48 147 5.0 9.0
2 曾乐雅 空军工程大学信息与导航学院 6 14 2.0 3.0
3 王天睿 南京师范大学地理科学学院 7 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应滤波
系统识别
最小均方算法
凸组合
共轭梯度法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京邮电大学学报
双月刊
1007-5321
11-3570/TN
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北京海淀区西土城路10号
2-648
1960
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