节点文献

梯度向量正交的相关函数自适应滤波算法

Gradient Vectors Orthogonalization Based Adaptive Filtering Algorithm for Correlation Function

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 高鹰谢胜利

【Author】 Gao Ying Xie Sheng-li(Dept. of Computer Sci. and Tech., Guangzhou Univ., Guangzhou 510405, China) (Dept. of Electron, and Comm. Eng., South China Univ. of Tech., Guangzhou 510641, China)

【机构】 广州大学计算机科学与技术系华南理工大学电子与通信工程系 广州 510405 华南理工大学电子与通信工程系 广州 510641广州 510641

【摘要】 该文把Asharif(1999)定义的相关函数均方误差(MSE)准则Jr(n)=E eT(n)Ce(n)]改为时变的遗忘因子指数加权最小二乘误差(LSS)准则Jr(n)= ,对这一准则利用梯度法,使当前时刻的梯度向量正交于前一时刻的梯度向量而得到一种新的相关函数自适应滤波算法。计算机仿真结果表明新算法的收敛性能优于Asharif提出的ECLMS算法。

【Abstract】 In this paper, the time varying forgetting factor exponentially weighted least square error criterion is proposed by reducing the correlation function mean square error criterion proposed by Asharif(1999). Applying gradient method on the proposed criterion, a new adaptive filtering algorithm for correlation function is proposed by orthogonalizing the current gradient vector to the previous gradient vector. Computer simulation results indicate that the proposed algorithm’s convergence performance is better than that of ECLMS algorithm proposed by Asharif.

【基金】 国家自然科学基金(69972016);广东省自然科学基金(990892);广东省优秀人才基金(2000—6—15)资助项目
  • 【文献出处】 电子与信息学报 ,Journal of Electronics and Information Technology , 编辑部邮箱 ,2004年02期
  • 【分类号】TN713
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】123
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络