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Stochastic modelling and analysis of filtered-x least-mean-square adaptation algorithm

机译：滤波x最小均方自适应算法的随机建模与分析

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摘要

This study represents a stochastic model for the adaptation process performed on adaptive control systems by the filtered-x least-mean-square (FxLMS) algorithm. The main distinction of this model is that it is derived without using conventional simplifying assumptions regarding the physical plant to be controlled. This model is then used to derive a set of closed-form mathematical expressions for formulating steady-state performance, stability condition and learning rate of the FxLMS adaptation process. These expressions are the most general expressions, which have been proposed so far. It is shown that some previously derived expressions can be obtained from the proposed expressions as special and simplified cases. In addition to computer simulations, different experiments with a real-time control setup confirm the validity of the theoretical findings.
机译：这项研究代表了一种自适应模型的自适应模型，该模型是通过滤波x最小均方（FxLMS）算法在自适应控制系统上执行的。该模型的主要区别在于，它是在不使用有关要控制的物理工厂的常规简化假设的情况下得出的。然后，该模型用于导出一组封闭形式的数学表达式，以公式化FxLMS自适应过程的稳态性能，稳定性条件和学习率。这些表达式是迄今为止最常用的表达式。结果表明，作为特殊情况和简化情况，可以从建议的表达式中获得一些先前导出的表达式。除了计算机模拟之外，具有实时控制设置的不同实验还证实了理论发现的正确性。

著录项

  • 来源
    《Signal Processing, IET》 |2013年第6期|1-1|共1页
  • 作者

    Ardekani; I.T.; Abdulla; W.H.;

  • 作者单位

    Electrical Engineering Department, The University of Auckland, Private Bag 92019, Auckland 1142, Auckland, New Zealand|c|;

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