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文檔簡介
1、線性自適應(yīng)濾波算法解決一些問題時有一定優(yōu)越性，但是，實際中所研究的問題涉及的往往是一些非線性問題。線性算法在處理非線性問題時，表現(xiàn)出的性能效果并不令人滿意，例如，在噪聲對消及信道均衡等應(yīng)用場合。核方法（Kernel Methods）隨著支持向量機的研究而被引入到非線性領(lǐng)域。核方法為研究非線性問題提供了一種技術(shù)路徑，通過在合適的高維特征空間中用線性算法來處理原空間中的非線性關(guān)系。核方法已廣泛應(yīng)用在模式識別和圖像處理等問題中。當(dāng)前，存在眾多
2、的線性自適應(yīng)濾波算法，如何利用這些已有成果，借助核方法研究出更多的、有效的非線性濾波算法具有重要的理論意義和價值。
核方法是一種由線性算法誘導(dǎo)出非線性算法的有效技術(shù)。針對最小均方（LMS）算法在處理非線性問題時性能不理想的缺陷，本文利用模式識別中的核方法思想研究了兩種新穎的非線性自適應(yīng)濾波算法，分別是歸一化最小均方（NLMS）算法和四階誤差信號最小化（LMF）算法的非線性版本，稱為KNLMS算法和KLMF算法。本文的主要研究工
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