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J-GLOBAL ID：200902239374755603   整理番号：09A0807565

システム同定のためのスパースなLMS

SPARSE LMS FOR SYSTEM IDENTIFICATION

著者 (3件)： CHEN Yilun (Univ. Michigan, MI, USA) ,  GU Yuantao (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  HERO Alfred O., III (Univ. Michigan, MI, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2009 Vol.6  ページ： 3125-3128  発行年： 2009年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最小平均二乗アルゴリズムは適応システム同定のための一般的方法である。多くのシナリオにおいて未知のシステムのインパルス応答はスパースであると仮定できる。本論文では,二つの新しい適応フィルタをスパースシステム識別のために提案した。ZA-LMSは係数のl₁ノルム罰を費用関数に組み込み,更新公式における収縮をもたらした。係数の大部分がゼロであれば,この収縮は,収束率を加速する。定理を与え,ZA-LMSアルゴリズムが減少したMSEをもたらすことを示した。RZA-LMSは,フィルタリング性能をさらに向上させるために提案され,再重み付けされたゼロアトラクタが,選択的係数収縮を実行するようにした。同じパラメータで,RZA-LMSは収束率と定常状態挙動の両方でZA-LMSより優れている。実験は,システムがスパースであるときに,ZA-LMSとRZA-LMSが過渡と定常状態性能の両方で標準のLMSを改善することを示した。

シソーラス用語： *システム同定 ,  *最小二乗法 ,  適応系 ,  インパルス応答 ,  性質 ,  費用関数 ,  フィルタリング ,  定常特性 ,  過渡応答
準シソーラス用語： LMS法 ,  MSE【誤差】 ,  *スパース性 ,  定常状態特性 ,  *適応システム

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (2件)： システム同定 ,  LMS