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J-GLOBAL ID：201702227715997409   整理番号：17A1270917

スパースシステム同定のための再重みづけ0attracting/repelling LMSアルゴリズム【Powered by NICT】

A reweighted zero-attracting/repelling LMS algorithm for sparse system identification

著者 (3件)： Wei Ye (College of Automation, Harbin Engineering University, China) ,  Zhiyong Wang (China Academy of Space Technology, China) ,  Zhang Yonggang (College of Automation, Harbin Engineering University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 1128-1132  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 再重みづけ零attracting/repelling最小平均二乗(LMS)アルゴリズムを本論文で提案したスパースシステム同定,零とゼロに近い係数零に向けてを集めており,零に対して大きな係数を反発するである。特に,未知係数ベクトルとその推定値の間の偏差にl_1ノルム制約LMSアルゴリズムの元のコスト関数に統合した。これは更新方程式,これは推定最適値への係数を集めている常に補正項を生成し,零の代わりに,既存の零誘引型LMSアルゴリズムにおける場合と同様である。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムは,スパース系の同定における既存l_1ノルム制約スパース性配慮LMSアルゴリズムよりも優れていることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ノルム ,  *アルゴリズム ,  *透視図法 ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  費用関数 ,  *システム同定 ,  推定量 ,  *重みづけ
準シソーラス用語： スパース性 ,  最適値 ,  *LMSアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： システム同定 ,  重みづけ ,  LMSアルゴリズム