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1一种快速递归全局最小二乘算法显示文摘针对FIR系统输入和输出信号均被噪声干扰的情况,提出一种快速递归全局最小二乘(XS-RTLS)算法用于迭代计算全局最小二乘解,算法沿着输入数据的符号方向并采用著名的快速增益矢量,搜索约束瑞利商(c-RQ)的最小值得到系统参数估计。算法关于方向更新矢量的内积运算可通过加减运算实现,有效降低了计算复杂度;另外XS-RTLS算法没有进行相关矩阵求逆递归运算,因而具有长期稳定性,算法的全局收敛性通过Laslle不变性原理得到证明。最后通过仿真比较了XS-RTLS算法和递归最小二乘(RLS)算法在非时变系统和时变系统中的性能,验证了XS-RTLS算法的长期稳定性。张斌 冯大政 2012电路与系统学报2012,17,2:2
2α稳定噪声环境下ⅡR自适应滤波递归整体最小P-范数算法显示文摘当无限脉冲响应(ⅡR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均P-范数(LMP)算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题.为此提出一种适用于自适应ⅡR滤波的递归整体最小P-范数(ⅡR_RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度.仿真结果表明,ⅡR_RTLP算法比TLMP算法有较小的系统估计误差和较快的收敛速度.张斌 冯大政 刘建强 2009西安电子科技大学学报2009,36,6:0
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