【摘 要】
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针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplu
【机 构】
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西北师范大学物理与电子工程学院,西北师范大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61561044)资助的课题.
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针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplus function,SP-KFLP),该算法将Softplus函数与核分式低次幂准则相结合,利用输出误差的非线性饱和特性通过随机梯度下降法更新权重.一方面利用Softplus函数的特点在保证了SP-KFLP算法具有良好的抗脉冲干扰性能的同时提高了其收敛速度;另一方面将低次幂误差的倒数作为
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