【摘 要】
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本文提出一种自适应预测滤波器的新算法。这种算法取相邻数据之差(而不是数据本身的加权和)做为预测的依据,并采用一种改进的时域正交算法来更新其系数。计算机模拟结果表明:
【机 构】
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清华大学,中国科学院电子学研究所,
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本文提出一种自适应预测滤波器的新算法。这种算法取相邻数据之差(而不是数据本身的加权和)做为预测的依据,并采用一种改进的时域正交算法来更新其系数。计算机模拟结果表明:在所模拟的例子中,其收敛时间以及均方误差不论对确定信号或随机信号都远小于采用Widrow简化了最小均方误差算法的经典自适应预测滤波器的相应值。
In this paper, a new adaptive filtering algorithm is proposed. This algorithm takes the difference between adjacent data (instead of the weighted sum of the data itself) as the basis for prediction, and uses an improved time-domain orthogonal algorithm to update its coefficients. Computer simulation results show that the convergence time and mean square error in the simulated example are far less than that of the deterministic signal or the stochastic signal by the Widrow simplified classical adaptive predictive filter with the least mean square error algorithm.
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