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摘要:
针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplus function,SP-KFLP),该算法将Softplus函数与核分式低次幂准则相结合,利用输出误差的非线性饱和特性通过随机梯度下降法更新权重.一方面利用Softplus函数的特点在保证了SP-KFLP算法具有良好的抗脉冲干扰性能的同时提高了其收敛速度;另一方面将低次幂误差的倒数作为权重向量更新公式的系数,利用误差突增使得权重向量不更新的方法来抵制冲激噪声,并对其均方收敛性进行了分析.在系统辨识环境下的仿真表明,该算法很好地兼顾了收敛速度和跟踪性能稳定误差的矛盾,在收敛速度和抗脉冲干扰鲁棒性方面优于核最小均方误差算法、核分式低次幂算法和S型核分式低次幂自适应滤波算法.
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文献信息
篇名 非高斯冲激干扰下基于Softplus函数的核自适应滤波算法
来源期刊 物理学报 学科
关键词 核自适应滤波算法, Softplus函数,核分式低次幂误差准则,非高斯冲击噪声
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 物理学交叉学科及有关科学技术领域
研究方向 页码范围 409-415
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7498/aps.70.20200954
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研究主题发展历程
节点文献
核自适应滤波算法,
Softplus函数,核分式低次幂误差准则,非高斯冲击噪声
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
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1933
chi
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