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针对传统的自适应特征值分解（AEDA）的延估计算法收敛时间慢的问题，提出一种改进的AEDA自适应算法，该方法将归一化最小均方法与AEDA相结合，加快了收敛速度，使其可应用于信号的实时处理.实验结果证明，在真实声场中，该算法能够用于声源定位.
基于NLMS的AEDA声源估计优化算法
【摘 要】
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针对传统的自适应特征值分解（AEDA）的延估计算法收敛时间慢的问题，提出一种改进的AEDA自适应算法，该方法将归一化最小均方法与AEDA相结合，加快了收敛速度，使其可应用于信号的实时处
【机 构】
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华东师范大学电子科学技术系
【出 处】
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华东师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年5期
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