【摘 要】
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利用目标系统的稀疏性,提出基于延时估计的局部迭代（Delay Estimate-Selective Partial Update,DE-SPU）算法以降低滤波器有效长度。新算法先利用移动窗积分获取目标系统的延时
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利用目标系统的稀疏性,提出基于延时估计的局部迭代（Delay Estimate-Selective Partial Update,DE-SPU）算法以降低滤波器有效长度。新算法先利用移动窗积分获取目标系统的延时估计以确定活跃系数位置,然后每次迭代均以自适应算法更新全部活跃系数与循环更新一段非活跃系数。活跃系数获得较高的更新频率以提高系统收敛速度,非活跃系数获得较低的更新频率以保证系统的跟踪能力。新算法用一个滤波器完成对稀疏系统的延时估计与活跃系数辨识,可有效避免双滤波器结构的信息冗余。最后以回声消除为应用
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