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J-GLOBAL ID：201902224827327081   整理番号：19A1827066

インパルス雑音環境下での適応スパースシステム同定のための修正最小平均混合ノルムアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Modified Least-Mean Mixed-Norm Algorithms For Adaptive Sparse System Identification Under Impulsive Noise Environment

著者 (3件)： Rakesh Pogula (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Warangal, Warangal, India) ,  Kumar T. Kishore (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Warangal, Warangal, India) ,  Albu Felix (Department of Electronics, Valahia University of Targoviste, Targoviste, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： TSP  ページ： 557-561  発行年： 2019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： 本論文では,LTIシステムの未知のスパースインパルス応答を近似するGaussおよびインパルス雑音の混合に対してロバストな新しいアルゴリズムを提案した。それらは,S状コスト関数を使用し,最小平均混合ノルム(LMMN)適応アルゴリズムに基づいている。シミュレーションにより,スパース性強化ペナルティを利用する提案S字型LMMN(SLMMN)アルゴリズムは,スパースシステム同定コンテキストにおいて他の競合アルゴリズムよりも優れた性能を達成することを示した。Copyright 2019 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： *ノルム ,  費用関数 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  インパルス応答 ,  *インパルス雑音 ,  ペナルティ ,  *システム同定
準シソーラス用語： 競合アルゴリズム ,  スパース性 ,  適応アルゴリズム ,  *スパース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： インパルス ,  雑音環境 ,  適応 ,  システム同定 ,  平均 ,  ノルム ,  アルゴリズム