本文選題：自適應(yīng)算法　切入點(diǎn)：稀疏性　出處：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：為解決傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波算法在沖擊噪聲下性能顯著下降的問(wèn)題,提出了新的適用于沖擊噪聲環(huán)境下的自適應(yīng)聯(lián)合濾波算法.研究發(fā)現(xiàn),沖擊噪聲具有在有限的時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)較大的幅度,而在其他時(shí)間內(nèi)的幅度值則很小的近似稀疏特性.利用沖擊噪聲的這個(gè)特點(diǎn)重新構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),設(shè)計(jì)出信號(hào)/噪聲的聯(lián)合估計(jì)算法,該算法利用噪聲的結(jié)構(gòu)特性抑制噪聲.仿真結(jié)果表明,提出的算法較非聯(lián)合的p范數(shù)濾波算法提高了收斂速度,并減小了穩(wěn)態(tài)誤差,整體性能更優(yōu)越.
[Abstract]:In order to solve the problem that the performance of traditional adaptive filtering algorithm decreases significantly under impulse noise, a new adaptive joint filtering algorithm is proposed, which is suitable for impulse noise environment. The impulse noise has the characteristic of approximate sparsity in the limited time, while the amplitude value in other time is very small. The objective function is reconstructed by using this characteristic of the shock noise. A joint signal / noise estimation algorithm is designed, which uses the structural characteristics of noise to suppress noise. The simulation results show that the proposed algorithm improves the convergence speed and reduces the steady-state error compared with the non-joint p-norm filtering algorithm. The overall performance is superior.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)重慶市移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61501072,61401050) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(cstc2014jcyjA40017,cstc2014jcyjA40027,cstc2015jcyjA40027)
【分類號(hào)】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1686285