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J-GLOBAL ID：201702264478977902   整理番号：17A1724990

Gaussカルマン最小平均二乗アルゴリズムのための設計方法論【Powered by NICT】

A design methodology for the Gaussian KLMS algorithm

著者 (3件)： Pedrosa P. (Instituto de Telecomunicac,oes, Lisbon, Portugal) ,  Bermudez J. C. M. (Universidade Federal de Santa Catarina, Florinano ́polis, SC, Brazil) ,  Richard C. (Universite ́ de Nice Sophia-Antipolis, CNRS, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 2634-2638  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： Gaussカーネル最小平均二乗(Gauss KLMS)アルゴリズムは,様々な実施条件の下で研究した。その挙動を予測する解析的モデルが利用できるが,与えられた設計基準を満足するアルゴリズムパラメータ値を決定するための方法論はまだ文献には見当たらない。本論文では,提案した,試験し,Gaussカルマン最小平均二乗アルゴリズムの設計のための方法論を検証した。アルゴリズムの設計利用可能な理論的性能モデルからの自由パラメータの適切な値を選択することである。これらのパラメータは,フィルタ長,適応ステップサイズ,カーネル帯域幅から構成されている。目的は,特定の設計目的,例えば,高速収束時間,良好な定常状態性能および/または低減された計算負荷を達成することである。これらの目標は,異なる性能測度の観点から定量化した。特に,収束性,残留平均二乗誤差(MSE),フィルタ次数までの時間。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： モデル ,  *アルゴリズム ,  フィルタ ,  帯域幅 ,  設計基準
準シソーラス用語： 次数 ,  平均二乗誤差 ,  性能測度 ,  計算負荷 ,  定常状態 ,  ステップサイズ ,  性能モデル ,  アルゴリズム設計 ,  Gaussカーネル ,  *設計方法論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： その他の荷役・運搬機械  (QE01040B) ,  移動通信  (ND08030H) ,  符号理論  (ND02030R) ,  集積回路一般  (NC03161C) ,  パレット,コンテナ  (QE01050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最小平均二乗アルゴリズム ,  設計方法論