【摘 要】
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最小平均峭度算法权值更新方程中固定步长会导致算法在收敛速度和稳态误差之间进行折中,针对这个问题,提出利用梯度下降算法推导步长表达式,该步长利用每次迭代的输入信号及
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最小平均峭度算法权值更新方程中固定步长会导致算法在收敛速度和稳态误差之间进行折中,针对这个问题,提出利用梯度下降算法推导步长表达式,该步长利用每次迭代的输入信号及误差信号的信息进行更新,能够减小每次迭代中的误差,提高了算法的收敛速度。系统识别问题仿真测试验证了新算法的可行性。
The minimum average kurtosis algorithm weight update equation fixed step size will lead to the algorithm in the convergence rate and steady-state error between the compromise, in view of this problem, the use of gradient descent algorithm derived step size expression, the use of each step The iterative input signal and error signal information are updated, which can reduce the error in each iteration and improve the convergence speed of the algorithm. The system identification problem simulation test verifies the feasibility of the new algorithm.
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