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上传时间: 2021-03-27
详细说明:内核自适应滤波是通过评估基于内核函数的向量和系数向量之间的内积来实现的。 在本文中,将系数向量分解为方向向量和尺度,并使用最速下降法对其进行更新,从而生成了一种新颖的在线学习方法,即具有尺度适应性的内核在线学习算法(KOL-SA)。 此外,证明了KOL-SA的收敛性,因此获得了稳态均方误差的上限。 仿真结果证实了所提出的KOL-SA从滤波精度和稳定性方面达到了理想的滤波性能。
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