【摘 要】
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现实生活中,普遍存在非高斯冲击噪声导致基于l2范数的归一化子带自适应滤波算法(Normalised Subband Adaptive Filter,NSAF)性能退化甚至失效的问题,而符号子带自适应滤波算
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现实生活中,普遍存在非高斯冲击噪声导致基于l2范数的归一化子带自适应滤波算法(Normalised Subband Adaptive Filter,NSAF)性能退化甚至失效的问题,而符号子带自适应滤波算法(Sign Subband Adaptive Filter,SSAF)可有效克服此问题,在非高斯冲击噪声环境下改善算法性能。但是,该算法未考虑许多实际应用系统具有的稀疏特性。根据稀疏性的特点,在传统的符号子带自适应滤波算法中引入零吸引因子,使得算法在运算系统中占主要地位的小系数时具有更快的收敛速度,从而
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