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稀疏偏差补偿最小平均对数算法
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作者 王学成 张佳庚 马文涛 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期413-419,共7页
针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声带来的偏差,构建偏差补偿LMLS.借助系统稀疏特性的先验知识,... 针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声带来的偏差,构建偏差补偿LMLS.借助系统稀疏特性的先验知识,采用互相关熵诱导维度作为稀疏惩罚约束条件,优化偏差补偿LMLS算法.仿真结果表明,所提算法对于含噪输入信号下的稀疏系统参数辨识具有高稳态精度. 展开更多
关键词 稀疏系统辨识 偏差补偿 最小平均对数 互相关熵诱导维度(CIM) 含噪输入信号
偏差补偿比例更新互相关熵算法 预览
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作者 郑栋桥 张志禹 +1 位作者 马文涛 邱进哲 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第1期75-85,共11页
为了解决输入信号含有噪声和非高斯输出噪声的稀疏系统辨识问题,本文提出一种偏差补偿比例更新互相关熵算法。基于互相关熵的自适应滤波算法可以消除非高斯观测噪声的影响,进一步应用无偏准则来解决含噪输入信号带来的估计偏差问题。另... 为了解决输入信号含有噪声和非高斯输出噪声的稀疏系统辨识问题,本文提出一种偏差补偿比例更新互相关熵算法。基于互相关熵的自适应滤波算法可以消除非高斯观测噪声的影响,进一步应用无偏准则来解决含噪输入信号带来的估计偏差问题。另外,将比例更新机制引入算法,通过自适应调节步长参数以增强算法的跟踪性能。仿真结果表明所提算法对于输入信号受噪声干扰和非高斯输出噪声环境下的稀疏系统辨识问题具有强的鲁棒性和稳态性能。 展开更多
关键词 偏差补偿 稀疏系统辨识 互相关熵 含噪输入
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基于CIM的偏差补偿稀疏NLMAD算法研究 预览
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作者 马占军 张佳庚 +1 位作者 马文涛 桂冠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2736-2740,共5页
针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NL... 针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NLMAD算法来有效解决由于输入噪声导致的估计偏差问题;考虑到稀疏系统辨识问题,将CIM作为稀疏约束惩罚项引入到偏差补偿NLMAD算法提出了新的稀疏自适应滤波算法——CIMBCNLMAD算法。将所提算法应用于输入和输出均含有噪声的稀疏系统辨识和回声干扰抵消场景中,实验表明CIMBCNLMAD算法的稳态性能优于其他自适应滤波算法,说明该方法具有较强的鲁棒性且可应用于工程实践。 展开更多
关键词 偏差补偿 稀疏系统辨识 互相关熵诱导的维度(CCIM) NLMAD算法 脉冲噪声
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基于l1-范数约束的递归互相关熵的稀疏系统辨识 预览 被引量:2
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作者 周千 马文涛 桂冠 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第9期1079-1086,共8页
为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识 ( Sparse system identification, SSI)问题,以l1-范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则 ( Recursive maximum correntropy criterion, RMCC) 算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结... 为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识 ( Sparse system identification, SSI)问题,以l1-范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则 ( Recursive maximum correntropy criterion, RMCC) 算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结合带遗忘算子的互相关熵准则和l1-范数作为代价函数,推导出一种递归形式的算法,其相对于传统的最大相关熵算法具有快的收敛速度及小的稳态误差。仿真实验结果表明:该算法对于脉冲噪声干扰环境下的SSI问题具有强的鲁棒性。 展开更多
关键词 互相关熵 l1-范数限制 递归 稀疏系统辨识 脉冲噪声
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用于稀疏系统辨识的改进l_0-LMS算法 预览 被引量:9
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作者 曲庆 金坚 谷源涛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期 604-609,共6页
该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的收敛速度;其次利用估计误差绝对值加权修正零吸引函数,减小了稳态失调误差。然后定性分析了改进算法中各... 该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的收敛速度;其次利用估计误差绝对值加权修正零吸引函数,减小了稳态失调误差。然后定性分析了改进算法中各个参数的取值对收敛速度和稳态性能的影响。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原l0-LMS算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。 展开更多
关键词 信号处理 稀疏系统辨识 l0-LMS 变步长 零吸引
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