本文關(guān)鍵詞：帶反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器的研究

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【摘要】：近幾十年來,人們提出了很多核自適應(yīng)濾波器的算法,它們?cè)跁r(shí)間序列預(yù)測(cè)、信道均衡、模式識(shí)別、噪音消除、回聲消除等領(lǐng)域都有實(shí)際的用途。核自適應(yīng)濾波器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和步長(zhǎng)自適應(yīng)算法是提升收斂速度與精度的兩大重要因素。本論文從這兩個(gè)方面對(duì)核自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)問題進(jìn)行了研究。首先,我們提出了一個(gè)新的核自適應(yīng)濾波器系統(tǒng)結(jié)構(gòu),它帶有一個(gè)經(jīng)函數(shù)處理的反饋結(jié)構(gòu)。以前的輸出用一個(gè)精心設(shè)計(jì)的非線性分段函數(shù)來處理,然后再反饋回去,該分段函數(shù)根據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整以加強(qiáng)或減弱這種反饋。另一方面,元學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種重要的學(xué)習(xí)方法,它能夠依據(jù)學(xué)習(xí)中取得的經(jīng)驗(yàn)讓學(xué)習(xí)系統(tǒng)變得更高效。我們提出的算法運(yùn)用了一種新的步長(zhǎng)自適應(yīng)方法,它由核增量元學(xué)習(xí)算法改進(jìn)而得到。該算法的核心思想是將預(yù)測(cè)誤差看做學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的函數(shù),這樣我們就可以使用梯度下降法來更新學(xué)習(xí)步長(zhǎng)。仿真試驗(yàn)的結(jié)果表明:相對(duì)于帶多反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器(LRKOL)和帶單反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器(SF-KLMS),我們?cè)O(shè)計(jì)的帶函數(shù)反饋結(jié)構(gòu)的核增量元學(xué)習(xí)算法能讓濾波器在收斂精度和學(xué)習(xí)速度上表現(xiàn)更為優(yōu)秀。
【關(guān)鍵詞】：核自適應(yīng)濾波器 核增量元學(xué)習(xí) 經(jīng)過函數(shù)處理的反饋結(jié)構(gòu) 自適應(yīng)步長(zhǎng)
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第1章 緒論6-18
• 1.1 引言6
• 1.2 線性自適應(yīng)濾波器6-10
• 1.2.1 幾種經(jīng)典的線性固定步長(zhǎng)算法7-9
• 1.2.2 幾種常用的線性可變步長(zhǎng)算法9-10
• 1.3 核方法10-13
• 1.4 核自適應(yīng)濾波器13-16
• 1.4.1 幾種經(jīng)典的核自適應(yīng)濾波算法13-15
• 1.4.2 稀疏化方法15-16
• 1.5 本論文的主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 第2章 核自適應(yīng)濾波器反饋結(jié)構(gòu)的研究18-30
• 2.1 引言18-19
• 2.2 引入反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器19-27
• 2.2.1 帶多反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器（LRKOL）19-24
• 2.2.2 帶單反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器（SF-KLMS）24-27
• 2.3 函數(shù)反饋結(jié)構(gòu)的引入27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 帶函數(shù)反饋機(jī)制的核增量元學(xué)習(xí)算法研究30-42
• 3.1 引言30
• 3.2 核增量元學(xué)習(xí)算法（KIMEL）30-32
• 3.3 帶函數(shù)反饋結(jié)構(gòu)的核增量元學(xué)習(xí)濾波器（PF-KIMEL）32-36
• 3.4 仿真實(shí)例36-39
• 3.5 本章小結(jié)39-42
• 第4章 總結(jié)與展望42-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 致謝46-48
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表的論文48

【相似文獻(xiàn)】

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