稀疏系统相关论文
随着数字信息技术的发展,数字信号处理已经在建筑工程、交通运输、医学、生态建设等诸多领域广泛运用。自适应滤波算法是数字信号......
现代社会的飞速发展对信号处理技术提出了新的要求,高效便捷的信号处理技术往往具有更为广阔的应用前景。自适应滤波作为现代信号......
为了降低非高斯噪声对系统性能的影响,核风险敏感损失函数(Kernel Risk-Sensitive Loss,KRSL)因其较高的凸性而被广泛应用为自适应......
传统自适应估计方法是基于噪声服从高斯分布并且系统被精确建模的假设而导出的,它们在满足假设的环境下表现出良好的估计性能和稳......
为解决输入信号受到噪声干扰和系统发生时变导致ZA-LMS算法估计精度下降的问题,提出一种偏差补偿稀疏自适应滤波算法。算法是在LMS......
自适应滤波器在工程实践中广泛地应用于系统辨识,预测,逆向建模和干扰相消等方面。在常见的自适应滤波算法中传统的最小均方算法(L......
在通信领域需要信号处理应用都可以归结为求解线性最小二乘(Least Squares,LS)问题;这些应用包括系统辨识,信号检测,自适应天线阵......
随着信息技术、通信技术和传感器技术、网络技术的快速发展,分布式络越来越多的在工业自动化、交通运输、精准农业、物联网、环境......
自适应信号处理已经广泛应用于系统辨识、回声消除、主动噪声控制以及波束形成等领域。然而,经典的自适应滤波算法如最小均方(LMS)......
自适应滤波算法在系统辨识、噪声抵消、信道均衡、回声消除和分布式估计等领域发挥了重要作用。自适应滤波器的结构选定之后,其性......
为显著提高对稀疏系统的辨识性能,提出了一种自适应算法。该算法将与稀疏性有重要关系的l1范数引入LMS算法的代价函数中,并导出新......
随着现代科技的迅速发展,各门学科的研究方法越来越趋于定量化。在科学实验及生产实践中,对于复杂的研究对象,人们通常要求通过观......
传统的自适应滤波算法是基于线性系统设计的,当输入-输出的映射关系是高度非线性时,算法的性能会变差。通常,现实世界中的很多问题......
针对经典最小均方（LMS）算法没有考虑冲击响应通常具有稀疏性的特点，一般的稀疏LMS算法当自适应趋于稳态时，对小系数施加过大的吸引力，导......
分析了针对稀疏系统进行辨识的自适应滤波算法,主要研究的是能够改善辨识稀疏系统性能的成比例自适应算法。对于有色输入信号,引入......
在稀疏自适应滤波器算法中,改进的比例仿射投影算法（IPAPA）对于回声消除是非常具有吸引力的,因为它结合了仿射投影算法（APA）良好的收敛......
自适应回声消除算法是回声消除领域中的主流技术,但由于回声信道的脉冲响应具有阶数高、稀疏以及时变的特点,使得传统的自适应回声......
针对稀疏系统的识别问题,提出一种带零吸收项的变步长l0范数约束归一化最小均方误差（l0-NLMS）算法。在此改进的l0-NLMS算法中,通过箕......
利用改进的多带结构子带自适应滤波（IMSAF）算法辨识具有稀疏特性的未知系统。代价函数引入加权的l1范数作为附加约束，并结合次梯度分......
针对不完全投影数据的CT图像重建,本文将原本用于反演微粒粒径分布的Twomey算法引入并应用到CT图像重建中。在代数迭代层面上把其......
分布式自适应滤波算法是将无线传感器网络的理念与自适应滤波理论相结合的一个信号处理学科中新的重要分支。在分布式网络的数据信......
作为信号处理技术中一项重要且基本的内容,滤波器设计一直都受到广泛关注。自适应滤波器由于其无需输入信号的先验知识、对未知环......
非高斯的冲击噪声在现实世界广泛存在,严重影响了基于l2范数优化准则的自适应滤波算法的性能。在各类自适应滤波算法中仿射投影符......
子带自适应滤波器在通信系统辨识,语音回声消除等领域有着广泛的应用,其基本思想是通过子带分割抽取降低输入信号的相关性,从而提......
不同的自适应滤波算法具有不同的收敛速度和稳态失调。收敛速度的快慢意味着自适应滤波器逼近未知系统所需要花费时间的长短，而稳态......
自适应滤波器具有不用预知输入信号的先验知识,就可以动态调节自适应滤波器系数的优点,因此在回声消除、系统辨识、信道均衡等诸多......
自适应滤波是数字信号处理研究领域的一个重要分支,无需先验知识,可通过自调节过程来适应或者跟踪外界环境中不断变化的不平稳随机......
随着科学技术水平的不断进步,信息处理技术也有了飞速的发展,自适应滤波器作为信息处理技术的一个重要研究内容,近些年来受到更多......
