【摘 要】
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自适应滤波器采用自适应算法自动调节数字滤波器的抽头权值来估计未知系统。LMS算法因计算复杂度低、易于实现等优点成为最受欢迎的自适应算法之一,然而当输入信号的相关性高
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自适应滤波器采用自适应算法自动调节数字滤波器的抽头权值来估计未知系统。LMS算法因计算复杂度低、易于实现等优点成为最受欢迎的自适应算法之一,然而当输入信号的相关性高时,LMS算法收敛速度很慢。为了加快收敛速度,学者们提出了APA算法,但其计算复杂度较高。为了兼得较快的收敛速度和较低的计算复杂度,学者们提出了子带自适应算法。本文首先提出了一种收缩变正则化矩阵归一化子带自适应算法,来解决固定正则化参数的子带自适应算法必须在收敛速度和稳态失调之间进行折中的问题,其次将归一化子带自适应算法引入到二维自适应滤波中,提出了二维归一化子带自适应算法及其变步长算法,最后将仿射投影子带自适应滤波算法引入自适应网络,提出了分布式仿射投影符号子带自适应算法。
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