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Selective partial update and set-membership subband adaptive filters

机译：选择性部分更新和组成员子带自适应滤波器

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This paper presents three efficient subband adaptive filter (SAF) algorithms featuring low computational complexity. In the first algorithm, which is called selective partial update SAF (SPU-SAF), the filter coefficients are partially updated in each subband rather than the entire filter at every adaptation. In the second one, the concept of set-membership (SM) adaptive filtering is extended to the SAFs and a novel SM-SAF algorithm is presented. This algorithm exhibits superior performance with significant reduction in the overall computational complexity compared with the ordinary SAF. The third algorithm is based on the combination of the ideas in the SPU-SAF and SM-SAF algorithms. We demonstrate the usefulness of the proposed algorithms through simulations.
机译：本文提出了三种具有低计算复杂度的高效子带自适应滤波器（SAF）算法。在称为选择性部分更新SAF（SPU-SAF）的第一种算法中，滤波器系数在每个子带中部分更新，而不是在每次适配时都更新整个滤波器。在第二篇中，将集成员资格（SM）自适应滤波的概念扩展到了SAF，并提出了一种新颖的SM-SAF算法。与普通的SAF相比，该算法具有优越的性能，并且在总体计算复杂度上有显着降低。第三种算法是基于SPU-SAF和SM-SAF算法中思想的组合。我们通过仿真证明了所提出算法的有效性。

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