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J-GLOBAL ID：201702228523970120   整理番号：17A1351720

雑音性入力によるバイアス補償型正規化最小平均絶対偏差アルゴリズム【Powered by NICT】

Bias-compensated normalized least mean absolute deviation algorithm with noisy input

著者 (4件)： Ma Wentao (School of automation and information engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Zheng Dongqiao (School of automation and information engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Zhang Zhiyu (School of automation and information engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Chen Badong (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-5  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： インパルス出力測定雑音と雑音のある入力環境下におけるシステム同定,インパルス出力雑音に抵抗するNLMADの利点をもつのために開発したバイアス補償型正規化最小平均絶対偏差(NLMAD)アルゴリズム。雑音性入力によるバイアス推定を考慮して,利用可能なバイアス補償できるNLMADアルゴリズムのためのバイアス補償型ベクトルを得るための不偏性基準を採用した。シミュレーション結果は,このシステムが非安定出力測定雑音と雑音のある入力の場合と出会う時提案したアルゴリズムは,最小平均絶対偏差(LAD)とNLMADより良い定常状態性能を達成できることを示した。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： *正規化 ,  システム同定 ,  *アルゴリズム ,  ベクトル ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  *バイアス
準シソーラス用語： 定常状態 ,  測定ノイズ ,  力積 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 雑音 ,  バイアス ,  補償 ,  正規化 ,  平均 ,  偏差 ,  アルゴリズム