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J-GLOBAL ID：201802244227883248   整理番号：18A2022521

入力と出力雑音の存在下におけるスパースシステム同定のための非双性基準を用いた比例NLMS【JST・京大機械翻訳】

Proportionate NLMS With Unbiasedness Criterion for Sparse System Identification in the Presence of Input and Output Noises

著者 (5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) ,  Tong Xiangqian (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 Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 65  号： 11  ページ： 1808-1812  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： 本論文では,雑音のある入力を受けたときのスパースシステムを同定するためのバイアス補償比例正規化最小二乗(BCPNLMS)法を提案した。提案したBCPNLMSアルゴリズムは,比例方式と非バイアス判定基準を結合して,従来のNLMS,バイアス補償NLMS,およびPNLMSアルゴリズムより良い定常状態精度とより速い収束速度を有するシステムパラメータを同定することができた。雑音のある入力によるロバスト性と高い同定精度は,非バイアス基準から導出したバイアス補償項を導入することにより達成できる。スパースシステム同定に関するシミュレーション結果は,入力と出力雑音の両方の存在下で提案したBCPNLMSの優れた性能を確認した。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： バイアス ,  正規化 ,  判定基準 ,  ロバスト性 ,  シミュレーション ,  *システム同定 ,  最小二乗法 ,  *雑音
準シソーラス用語： システムパラメータ ,  収束速度 ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 情報工学基礎理論一般  (JB01000T) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雑音 ,  システム同定 ,  比例