Enhanced Improved Proportionate Set-Membership Fast NLMS Using the ℓ0 Norm
Notice bibliographique
Résumé
developed the Improved Proportionate Normalized Least Mean Square algorithm using the 0 norm (IPNLMS-L0) to fully leverage the sparsity of impulse responses in echo cancellation scenarios.This algorithm delivered satisfactory outcomes, surpassing the IPNLMS algorithm, especially when addressing sparse impulse responses.However, its utility was limited by its poor performance in non-stationary or dispersive systems and practical constraints associated with evaluating the exponential expression and aligning the parameter with the impulse response's sparsity.In the initial phase of our research, we aimed to overcome these practical hurdles.To do so, we introduced an approach that employs a sparseness measure grounded in the 1 , 2 , and norms to determine the value of the parameter .We also applied an approximation method based on a Maclaurin expansion of the exponential term.The integration of these two strategies resulted in the development of an efficient gain control matrix.We seamlessly integrated this matrix into the framework of Improved Set-Membership Fast NLMS (ISMFNLMS).This led to a substantial reduction in computational complexity and an enhanced ability to address nonstationary conditions.Our proposed algorithm, named Enhanced Improved Proportionate Set-Membership Fast NLMS using the 0 norm (EIPSMFNLMS-L0), aims to address the challenges of acoustic echo cancellation (AEC) by adeptly handling varying degrees of impulse response sparsity.Simulation results validate that our algorithm, regardless of whether the impulse response is sparse or dispersive, exhibits improved convergence speed, enhanced tracking capability, and achieves lower mean square error (MSE) levels, all while maintaining cost-effective computational performance, outperforming all recent variants of the IPNLMS and ISMFNLMS algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».