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文檔簡介
1、不同的自適應(yīng)濾波算法具有不同的收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調(diào)。收斂速度的快慢意味著自適應(yīng)濾波器逼近未知系統(tǒng)所需要花費時間的長短,而穩(wěn)態(tài)失調(diào)的高低對應(yīng)自適應(yīng)濾波器逼近未知系統(tǒng)精度的高低。傳統(tǒng)的歸一化最小均用方算法(normalized least mean square,NLMS)和仿射投影算法(affine projection algorithm,APA)在保證一定收斂速度的前提下,具有較大的穩(wěn)態(tài)失調(diào),并且測量噪聲越大,穩(wěn)態(tài)失調(diào)越大。近年來,Hy
2、eonwoo Cho等提出了基于NLMS和APA算法的濾波器系數(shù)重用算法(即NLMS-RC和APA-RC算法)來降低算法的穩(wěn)態(tài)失調(diào)。在許多應(yīng)用中,待估計的未知系統(tǒng)是稀疏的。NLMS-RC和APA-RC算法應(yīng)用于估計系數(shù)未知向系統(tǒng)時,其收斂較慢。為了解決這一問題,本文將比例自適應(yīng)的概念引入NLMS-RC和APA-RC算法,提出比例系數(shù)重用NLMS(IPNLMS-RC)和比例系數(shù)重用APA(PAPA-RC)算法。為了進一步提高IPNLMS-
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