【摘 要】
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该文提出一种零极值目标函数最小化系统辨识算法。目标函数为系统均方误差与系统噪声方差之差的平方,其极小值为零。在系统辨识过程中采用滑动平均法在线估计系统均方误差、输入自相关矩阵以及输入与期望响应的互相关向量。推导出自适应滤波器权值向量的更新表达式。算法的步长能够根据统计量自适应地调整,使得在得到较小稳态误差的同时提高算法收敛速度。分析了算法的稳定性,得到了算法收敛的条件。对比实验结果表明,该算法具有
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该文提出一种零极值目标函数最小化系统辨识算法。目标函数为系统均方误差与系统噪声方差之差的平方,其极小值为零。在系统辨识过程中采用滑动平均法在线估计系统均方误差、输入自相关矩阵以及输入与期望响应的互相关向量。推导出自适应滤波器权值向量的更新表达式。算法的步长能够根据统计量自适应地调整,使得在得到较小稳态误差的同时提高算法收敛速度。分析了算法的稳定性,得到了算法收敛的条件。对比实验结果表明,该算法具有更快的收敛速度,更小的稳态误差以及更好的稳定性。
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