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An accelerated Gauss-Seidel method for inverse modeling

机译：加速高斯-塞德尔反演模型

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Inverse modeling is an application for adaptive filters that has found extensive use in many engineering disciplines. In this paper, we consider the problem of finding inverse models in the area of channel equalization, and adaptive control systems. First, the problem is formulated in a general setting as a standard least squares problem. With this, the inverse model can be found using any one of the many well established least squares methods. One such method is the classical Gauss-Seidel method. As the Gauss-Seidel method has the limitation of being slow in converging to the required solution when applied to inverse modeling, we propose a new acceleration technique to speed up its convergence.
机译：逆建模是自适应滤波器的一种应用，已在许多工程学科中得到广泛使用。在本文中，我们考虑在信道均衡和自适应控制系统领域中寻找逆模型的问题。首先，在一般情况下将该问题表述为标准最小二乘问题。这样，可以使用许多公认的最小二乘法中的任何一种来找到逆模型。一种这样的方法是经典的高斯-塞德尔方法。由于高斯-赛德尔方法在应用于逆建模时收敛于所需解的速度较慢，因此我们提出了一种新的加速技术来加速其收敛。

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