Phân tích hội tụ của thuật toán lọc thích nghi ước lượng M theo phương pháp tối thiểu đệ quy cho việc подавления tiếng ồn xung

Shing-Chow Chan1, Yuc-Xian Zou2
1Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Hong Kong, Hong Kong, China
2Department of Electrical and Electronic Engineering, Singapore polytechnics, Singapore

Tóm tắt

Chúng tôi trình bày phân tích hội tụ của thuật toán lọc thích nghi ước lượng M tối thiểu đệ quy (RLM), được đề xuất gần đây để lọc thích nghi mạnh mẽ trong môi trường tiếng ồn xung. Hành vi trung bình và trung bình bình phương của thuật toán RLM, dựa trên hàm ước lượng Huber M (MHF) đã được sửa đổi, trong mô hình tiếng ồn Gaussian bị ô nhiễm (CG) được phân tích. Các biểu thức dạng kín được rút ra. Kết quả mô phỏng và lý thuyết rất phù hợp với nhau và cho thấy rằng thuật toán RLM mạnh mẽ hơn thuật toán RLS dưới mô hình tiếng ồn CG.

Từ khóa

#Hội tụ #Thiết kế và phân tích thuật toán #Bộ lọc thích nghi #Thuật toán lọc #Tạo ký tự #Robbustness tiếng ồn #Tiếng ồn Gaussian #Tán xạ ánh sáng cộng hưởng #Mô hình hóa tính toán #Hàm chi phí

Tài liệu tham khảo

10.1002/0471725382 10.1109/TAC.1977.1101538 proakis, 1995, Digital Communications proakis, 1986, Analysis of the Normalised LMS Algorithm with Guassian Inputs, IEEE Transactions on Acoustic Speech and Signal Processing, assp 34, 793 proakis, 1991, Probability random variables and stochastic processes 10.1109/78.80768 zou, 2001, A Huber recursive least squares adaptive lattice filter for impulse noise suppression, Proc IEEE ICASSP 10.1109/49.233212 koike, 1992, A Class of Order Statistic LMS Algorithms, IEEE Transactions on Signal Processing, 40, 44, 10.1109/78.157180 scuincri, 1996, Order Statistic Fast Kalman Fi Iter't, JEEE ISCAS'96, 2, 116 koike, 1997, Adaptive Nonlinear RLS Algorithm for Robust Filtering in Impulse Noise, IEEE ISCAS'97, 4, 2337 zou, 2000, Robust Statistics Based Adaptive Filtering Algorithms For Impulsive Noise: Suppression, The University of Hong Kong koike, 2000, Least mean M-estimatcalgorithms for robust adaptive filtering in impulse noise, IEEE Transactions on Circuits and Systems II Analog and Digital Signal Processing, 47, 1564, 10.1109/82.899657 10.1109/78.622963 10.1109/97.873571 haykin, 1996, Adaptive Filter Theory