稀疏系统相关论文
随着数字信息技术的发展,数字信号处理已经在建筑工程、交通运输、医学、生态建设等诸多领域广泛运用。自适应滤波算法是数字信号......
现代社会的飞速发展对信号处理技术提出了新的要求,高效便捷的信号处理技术往往具有更为广阔的应用前景。自适应滤波作为现代信号......
传统自适应估计方法是基于噪声服从高斯分布并且系统被精确建模的假设而导出的,它们在满足假设的环境下表现出良好的估计性能和稳......
自适应滤波器在工程实践中广泛地应用于系统辨识,预测,逆向建模和干扰相消等方面。在常见的自适应滤波算法中传统的最小均方算法(L......
在通信领域需要信号处理应用都可以归结为求解线性最小二乘(Least Squares,LS)问题;这些应用包括系统辨识,信号检测,自适应天线阵......
随着信息技术、通信技术和传感器技术、网络技术的快速发展,分布式络越来越多的在工业自动化、交通运输、精准农业、物联网、环境......
自适应信号处理已经广泛应用于系统辨识、回声消除、主动噪声控制以及波束形成等领域。然而,经典的自适应滤波算法如最小均方(LMS)......
自适应滤波器应用广泛,而且能够实时地跟踪信道,基于这一有用特性在信号处理方向上发挥着不可磨灭的作用。除了自适应滤波器自身的......
自适应滤波算法在系统辨识、噪声抵消、信道均衡、回声消除和分布式估计等领域发挥了重要作用。自适应滤波器的结构选定之后,其性......
传统的自适应滤波算法是基于线性系统设计的,当输入-输出的映射关系是高度非线性时,算法的性能会变差。通常,现实世界中的很多问题......
