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Feature Affine Projection Algorithms

机译：功能仿射投影算法

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There is a growing research interest in proposing new techniques to detect and exploit signals/systems sparsity. Recently, the idea of hidden sparsity has been proposed, and it has been shown that, in many cases, sparsity is not explicit, and some tools are required to expose hidden sparsity. In this paper, we propose the Feature Affine Projection (F-AP) algorithm to reveal hidden sparsity in unknown systems. Indeed, first, the hidden sparsity is revealed using the feature matrix, then it is exploited using some sparsity-promoting penalty function. Also, the step-size parameter and the weight given to the penalty function are analyzed. Furthermore, two examples of the F-AP algorithm for lowpass and highpass systems are introduced. Finally, numerical results indicate that the F-AP algorithm provides several performance improvements when the hidden sparsity of coefficients is revealed.
机译：提出了一种越来越多的研究兴趣，提出了检测和利用信号/系统稀疏性的新技术。 最近，已经提出了隐藏的稀疏性的想法，并且已经表明，在许多情况下，稀疏性不明确，并且需要一些工具来暴露隐藏的稀疏性。 在本文中，我们提出了特征仿射投影（F-AP）算法来揭示未知系统中隐藏的稀疏性。 实际上，首先，使用特征矩阵揭示隐藏的稀疏性，然后使用一些稀疏促销惩罚功能来利用它。 此外，分析了步骤大小参数和给予惩罚功能的权重。 此外，引入了用于低通和高通系统的F-AP算法的两个示例。 最后，数值结果表明，当揭示系数的隐藏稀疏性时，F-AP算法提供了多种性能改进。

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