کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
444952 1443153 2015 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Performance evaluation of a new variable tap-length learning algorithm for automatic structure adaptation in linear adaptive filters
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی عملکرد یک الگوریتم یادگیری متغیر شیرین متغیر برای تطابق ساختار خودکار در فیلترهای سازگاری خطی
کلمات کلیدی
فیلترهای سازگار، طول شیر متغیر، الگوریتم حداقل الگوریتم مربع نرمال، خطای متوسط ​​مربع طول مچ دست
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی

In this work, a variable-tap length, variable step normalized least mean square algorithm with variable error spacing is proposed. The algorithm finds the optimized tap-length that best balances the complexity and steady state performance in linear adaptive filters. The design provides a systematic procedure with mathematical analysis to select the variable key parameters that affect the structure adaptation. The proposed structure adaptation algorithm maintains a trade-off between the mean square error and convergence speed. A sliding window weight update method is presented along with the tap-length learning algorithm to reduce the structural as well as computational complexity. Guidelines for parameter selection to formulate the optimum tap-length in correspondence with the designed algorithm are shown and assumptions are specified. The proposed algorithm has performed better than the existing fractional tap-length learning methods for both low and high noise conditions. This is achieved because of the unique method adopted in this paper to set dynamic system independent parameters instead of predefined fixed settings.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: AEU - International Journal of Electronics and Communications - Volume 69, Issue 1, January 2015, Pages 253–261
نویسندگان
, ,