【摘 要】
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本文提出一种使快速RLS算法稳定的有效方法.它根植于数值误差传播的分析,这种数值误差与一阶线性模式相应.文中指出有两个变量是造成数值不稳定性的因素.该方法在保持算法的
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本文提出一种使快速RLS算法稳定的有效方法.它根植于数值误差传播的分析,这种数值误差与一阶线性模式相应.文中指出有两个变量是造成数值不稳定性的因素.该方法在保持算法的理论形式的同时,修正了这些变量的数值特性.这种方法适用于众所周知的FTF算法和快速Kalman算法.用浮点和定点算法得到的实验结果表明了该方法的效力.
In this paper, we present an efficient method to stabilize the fast RLS algorithm, which is rooted in the analysis of numerical error propagation. This numerical error corresponds to the first-order linear model. It is pointed out that there are two variables that cause the numerical instability. While keeping the theoretical form of the algorithm, the numerical properties of these variables are modified, which is suitable for the well-known FTF algorithm and fast Kalman algorithm. Experimental results using floating-point and fixed-point algorithm demonstrate the effectiveness of the method.
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