CN119420322A 一种基于改进自适应滤波器的稀疏系统辨识方法及系统 （青岛科技大学）_第1页
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一种基于改进自适应滤波器的稀疏系统辨本发明提出了一种基于改进自适应滤波器共轭梯度方法更新相关估计矩阵及互相关估计2获取当前时刻输入信号，并同时将输入信号输入到改进的自适应滤基于共轭梯度方法更新输入信号的相关估计矩阵及输入信号与期望信号之间的互相令时刻更新为下一时刻，更新自适应滤波器的权重向量系数dn=ufh'+vnn基于所述目标函数得到相关估计矩阵及相关估计向量的bn=bn-1+undnn3信号估计模块，其被配置为：基于共轭梯度方法更新输入9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处处理器执行时，完成权利要求1_7任一项所述的基于改进自适应滤波器的稀疏系统辨识方4[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技势。自适应滤波器系统辨识技术的核心原理是基于输入信号及其相关特性来构建语音模[0004]（2）基于递归最小二乘法（RLS）算法的系统辨识方法，在论文“SPARLS:The5基于共轭梯度方法更新输入信号的相关估计矩阵及输入信号与期望信号之间的[0012]本发明所提出的非线性梯度更新运用了S型函数来激活梯度，为梯度更新引入了[0013]本发明所提出的正则化项的动态调整可在学习的早期阶段或嘈杂的环境中防止[0015]本发明所提出的改进的自适应滤波器相较于传统的共轭算法有更小的均方偏差6[0018]图1为本发明实施例一中所述的基于改进自适应滤波器的稀疏系统辨识方法的流[0019]图2为本发明实施例一中所述的基于改进自适应滤波器的稀疏系统辨识方法与传[0020]图3为本发明实施例一中所述的基于改进自适应滤波器的稀疏系统辨识方法与传[0025]在自适应滤波器进行系统辨识时，输入给滤波器的信号[0026]步骤S101、输入信号为同时输入未知系统和改进的自适应滤波器的包括M个样本7n8。[0046]本实施例使用自适应滤波器进行系统辨识时，最终得到9[0058]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特

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