کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
865821 | 1470869 | 2007 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonlinear Principal Component Analysis Using Strong Tracking Filter
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The paper analyzes the problem of blind source separation (BSS) based on the nonlinear principal component analysis (NPCA) criterion. An adaptive strong tracking filter (STF) based algorithm was developed, which is immune to system model mismatches. Simulations demonstrate that the algorithm converges quickly and has satisfactory steady-state accuracy. The Kalman filtering algorithm and the recursive least-squares type algorithm are shown to be special cases of the STF algorithm. Since the forgetting factor is adaptively updated by adjustment of the Kalman gain, the STF scheme provides more powerful tracking capability than the Kalman filtering algorithm and recursive least-squares algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Tsinghua Science & Technology - Volume 12, Issue 6, December 2007, Pages 652-657
Journal: Tsinghua Science & Technology - Volume 12, Issue 6, December 2007, Pages 652-657
نویسندگان
Ding (ä¸åå²), Zhang (å¼ è´¤è¾¾), Zhu (æ±åé¾),