【摘 要】
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在α稳定分布噪声背景下,核最小平均P范数算法(KLMP)的性能显著优于核最小均方算法(KLMS),但KLMP算法的计算量和存储容量都随迭代次数线性增加,不便实际应用。针对此问题,该
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室
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在α稳定分布噪声背景下,核最小平均P范数算法(KLMP)的性能显著优于核最小均方算法(KLMS),但KLMP算法的计算量和存储容量都随迭代次数线性增加,不便实际应用。针对此问题,该文应用迁移学习理论,将基于样本实例获得的总滤波器划分为具有局部紧支撑结构的子滤波器之和,每个子滤波器的训练分别受不同的输入驱动,提出了最近实例质心估计核最小平均P范数算法(NICE-KLMP);为进一步减小存储容量,将在线矢量量化应用到该算法中,提出最近实例质心估计量化核最小平均P范数算法(NICE-QKLMP)。α稳定分布噪声
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