Robust Shrinkage Affine-Projection Sign Adaptive-Filtering Algorithms for Impulsive Noise Environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Two robust affine projection sign (RAPS) algorithms, both of which minimize the mixed norm of l1 and l2 of the error signal, are proposed. The direction vector of the RAPS algorithms is obtained from the gradient of an l1 norm-based objective function, while two related l2 norm-based minimization problems are solved to obtain the line search of the two RAPS algorithms. The l1 norm-based direction vector reduces the impact of impulsive noise, whereas the l2 norm-based line search produces an unbiased solution in the proposed algorithms. In addition, one of the two RAPS algorithms shares the data selective adaptation used in the set-membership (SM) affine projection (SMAP) algorithm. The proposed algorithms are shown to offer a significant improvement in the convergence speed as well as a significant reduction in the steady-state misalignment relative to the pseudo affine projection sign (PAPS) algorithm. In addition, the proposed algorithms offer robust performance with respect to impulsive noise and improved tracking of the unknown system in comparison to that provided by the PAPS and Affine projection sign (APS) algorithms. These features of the proposed algorithms are demonstrated using simulation results in system-identification and echo-cancellation applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle