【摘 要】
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针对LMS算法训练非线性信号模型的缺陷,将输入数据映射到高维的特征空间,通过核函数完成内积运算,由最小均方算法得到了经典的核最小均方算法。分析收敛范围,将算法的步长变
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针对LMS算法训练非线性信号模型的缺陷,将输入数据映射到高维的特征空间,通过核函数完成内积运算,由最小均方算法得到了经典的核最小均方算法。分析收敛范围,将算法的步长变换为关于误差的非线性函数,得到了VKLMS算法。结合DSP,采用指数函数来建立非线性关系式。设计VKLMS算法的CCS工程项目文件,对比LMS算法,VKLMS在DSP上训练非线性信号模型。测试结果表明:对于输入输出为高度非线性模型时,VKLMS具有传统的LMS无法训练的能力。
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