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J-GLOBAL ID：201802218098126278   整理番号：18A2163451

ロバスト拡散正規化最小平均P-パワーアルゴリズムの性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance Analysis of the Robust Diffusion Normalized Least Mean ${p}$ -Power Algorithm

著者 (4件)： Lu Lu (School of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhao Haiquan (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Wang Wenyuan (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Yu Yi (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 65  号： 12  ページ： 2047-2051  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 拡散最小平均p-パワーアルゴリズムを,インパルス雑音環境における分布推定のために提示して,それは誤差のp-ノルムを最小化することを目的とした。しかし,それは遅い収束速度に悩まされる。本論文では,正規化ベースのアルゴリズムにより動機付けされた拡散正規化最小平均p電力アルゴリズム(DNLMP)を提案した。DNLMPアルゴリズムの性能をさらに改善するために,ロバストDNLMP(RDNLMP)アルゴリズムを分散推定のために開発した。RDNLMPアルゴリズムは正規化因子における誤差信号を考慮して,したがって,インパルス雑音環境の下で異常値の有意性を減少させることができた。さらに,RDNLMPアルゴリズムの定常状態解析を提供した。提案したアルゴリズムを検証するために,性能解析と数値シミュレーションの両方を与えた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ノルム ,  *性能分析 ,  シミュレーション ,  *ロバスト性 ,  異常値 ,  インパルス雑音 ,  電力 ,  *正規化 ,  定常解析
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  誤差信号 ,  分散推定 ,  収束速度 ,  分布推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  情報工学基礎理論一般  (JB01000T) ,  雑音測定  (ND04030F)

タイトルに関連する用語 (7件)： ロバスト ,  拡散 ,  正規化 ,  平均 ,  パワー ,  アルゴリズム ,  性能解析