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J-GLOBAL ID：201802263745726425   整理番号：18A0517731

再重み付けL0ノルム制約を持つ連続混合ノルム適応アルゴリズム【Powered by NICT】

Continuous mixed p-norm adaptive algorithm with reweighted L0-norm constraint

著者 (3件)： Guan Sihai (The School of Electro-Mechanical Engineering Xidian University, 2 South Taibai Road, Xi’an, Shaanxi, 710071, China) ,  Li Zhi (The School of Electro-Mechanical Engineering Xidian University, 2 South Taibai Road, Xi’an, Shaanxi, 710071, China) ,  Zhang Hairu (State Key Laboratory of Acoustics, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIIS  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： 再重みづけL0ノルム制約(RL0 CMPN)と連続混合ノルム適応アルゴリズムがスパースシステム同定のために提案した。RL0 CMPNアルゴリズムは異なるノルムの利点を完全に利用する。アルゴリズムは,大きな係数更新拡散問題を解決し,減速効果を減少させることができる。に加えて,連続混合ノルム適応アルゴリズムである。アルゴリズムの計算の複雑さを議論した。最後に,アルゴリズムは異なる信号tonoise比(SNR)のいくつかは適応フィルタリングアルゴリズムと比較した。実験シミュレーションと組合わせた理論的解析を行い,提案アルゴリズムがより良い追跡速度,より低い定常状態誤差とノイズ性能を達成できることを示した。Copyright 2018 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： *アルゴリズム ,  雑音特性 ,  計算量 ,  適応フィルタリング ,  シミュレーション ,  *重みづけ ,  システム同定 ,  *ノルム
準シソーラス用語： 定常状態 ,  *適応アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重み付け ,  ノルム ,  制約 ,  適応アルゴリズム