LMSK: a robust higher-order gradient-based adaptive algorithm

Meysam Kazemi Eghbal; Ghasem Alipoor

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LMSK: a robust higher-order gradient-based adaptive algorithm

机译：LMSK：一种强大的基于梯度的高阶自适应算法

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It has been shown that, in intensely noisy environments, adaptive algorithms based on higher-order statistics can enjoy better performance, as compared with the well known second-order least-mean-square (LMS) algorithm. By contrast, this advantage diminis

机译：已经表明，在嘈杂的环境中，与众所周知的二阶最小均方（LMS）算法相比，基于高阶统计量的自适应算法可以享受更好的性能。相比之下，这种优势降低了

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来源
《Signal Processing, IET》 |2019年第5期|506-515|共10页
作者
Meysam Kazemi Eghbal; Ghasem Alipoor;
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作者单位

Hamedan University of Technology Iran;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
least mean squares methods; higher order statistics; gradient methods; stochastic processes; adaptive filters; computational complexity; filtering theory; covariance matrices;

机译：最小均方方法高阶统计梯度法随机过程;自适应滤波器计算复杂度;过滤理论协方差矩阵;

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