自适应滤波算法综述  

Survey of Adaptive Filtering Algorithms

作　　者：耿妍[1] 张端金[1] 

机构地区：[1]郑州大学信息工程学院,河南郑州450052

出　　处：《信息与电子工程》2008年第4期315-320,共6页information and electronic engineering

基　　金：河南省自然科学基金资助项目(0311011600)

摘　　要：分析了最小均方误差滤波和递归最小二乘滤波算法、自适应滤波的神经网络方法、基于QR分解的方法、统一模型下的自适应滤波及基于高阶累积量的自适应算法的优缺点,并对自适应滤波算法的未来发展做了展望。On the basis of Least-Mean-Square（LMS） filtering, the recently developed adaptive filtering algorithms filtering and Recursive-Least-Square（RLS） such as the neural network approach, the QR decomposition approach, the unified model algorithm, the high-order cumulant-based algorithms are extensively reviewed. Some typical application results of adaptive filtering are also given.

关 键 词：自适应滤波算法 最小均方误差算法 递归最小二乘算法 神经网络 矩阵分解 

分 类 号：TN713[电子电信—电路与系统]