RLS

作品数：475被引量：1170H指数：13
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基于GFCC与RLS的说话人识别抗噪系统研究被引量：5
《计算机工程与应用》2015年第10期215-218,231,共5页茅正冲 王正创 黄芳 
江苏省自然科学基金项目(No.BK20131107)
为了提高说话人识别抗噪系统的性能,提出了将RLS自适应滤波器作为语音信号去噪的预处理器,进一步提高语音信号的信噪比,再通过Gammatone滤波器组,对去噪后的说话人语音信号进行处理,提取说话人语音信号的特征参数GFCC,进而将特征参数GFC...
关键词：抗噪系统 递归式最小均方(RLS) Grammatone频率倒谱系数(GFCC) 识别率 
结合编码信息的单通道盲信号分离改进算法被引量：3
《计算机工程与应用》2013年第12期172-177,205,共7页杨勇 张冬玲 彭华 
针对同频调制多路线性混合信号的单通道盲分离,根据自适应跟踪信道参数和逐幸存路径处理原理的思想,在基于LMS跟踪的M-PSP算法框架下,提出了一种能减小计算复杂度的RLS-RPSP算法。该算法利用多路RLS收敛速度快的特点,通过分段设置幸存...
关键词：单通道盲分离 基于M算法的逐幸存路径处理算法(M-PSP) 多路递归最小二乘(RLS) 基于RLS算法的降复杂度 PSP算法(RLS—RPSP) 降低复杂度 
基于CMOE准则的盲自适应RLS检测器被引量：1
《计算机工程与应用》2013年第7期111-114,共4页李辉 史朋 高维廷 
国家自然科学基金(No.61171155);中国航天科技集团公司航天科技创新基金(No.CASC200902);西北工业大学2011年度研究生创业种子基金(No.Z2011087;No.Z2011091)
针对直接递归最小二乘(RLS)算法存在的检测数值不稳定和收敛速度较慢等问题,将约束最小输出能量(CMOE)准则与直接RLS算法结合,提出一种基于CMOE准则的盲自适应RLS多用户检测算法。将该算法与直接RLS算法进行动、静态环境下输出信干比(S...
关键词：递归最小二乘(RLS) 约束最小输出能量(CMOE) 盲自适应多用户检测 信干比(SIR) 剩余输出能量(EOE) 误码率(BER) 多用户干扰 
一种新型跟踪离散1/f噪声信号递归RLS算法
《计算机工程与应用》2013年第7期156-161,共6页曹昌勇 
安徽省高校自然科学基金(No.KJ2010A325);安徽省高校优秀人才基金重点项目(No.2010SQRL184)
给出了一个对离散1/f噪声信号进行跟踪简单修正的RLS算法。正规RLS算法或快速RLS算法在有限运算精度条件下的收敛性和失调性没有本质区别,它们在有限迭代次数后必定会导致RLS滤波器权系数发散,特别是在跟踪非平稳信号时更是如此。鉴于此...
关键词：1 f噪声 最小递归二乘法(RLS) 混沌 信号跟踪 
噪声ICA模型去偏技术研究
《计算机工程与应用》2013年第5期205-209,229,共6页张明亮 王曙钊 卢虎 卞东亮 王博 杨勇 
国家自然科学基金(No.61174194)
偏差去除算法通常假设高斯噪声条件下对普通ICA算法进行修正来消除噪声带来的影响。但是存在高斯噪声条件时,普通ICA算法对解混矩阵仍然可以辨识。故引入基于QR分解的RLS自适应噪声抵消算法和Fast-ICA算法相结合,只需对观测信号进行去...
关键词：噪声独立分量分析(ICA) 偏差去除技术 解混矩阵的可辨识性 递归最小二乘(RLS)自适应抵消 最小二乘算法 
Doherty功放的数字预失真技术研究被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第20期144-146,209,共4页郑晓林 原玲 郝禄国 
通信系统中功率放大器(PA)的效率和线性度影响着整个系统的性能,而Doherty技术是提高效率的一种有效方式,但在提高效率的同时,它的线性度也会变差。数字预失真(DPD)是一种最具有前景的线性化技术,近年来各种模型被不断提出。通过在一种...
关键词：DOHERTY功放 数字预失真(DPD) 记忆多项式 递归最小二乘法(RLS) 最小均方误差(LMS) 
大型公共建筑能耗动态模型的研究与应用被引量：7
《计算机工程与应用》2011年第16期214-217,共4页马媛 于军琪 杨柳 杨创业 王磊 
国家自然科学基金No.50978210;陕西省自然科学基础研究基金(No.SJ08F30);陕西省教育厅专项科研计划项目(No.08JK321);西安市城乡建设委员会基金(市建发2009149号文件)~~
通过分析大型公共建筑能耗数据所具有的海量性、随机性、序列性等特征,建立了基于多元线性回归与一阶自回归算法的大型公共建筑能耗动态模型。研究了模型参数估计问题,结合F与χ2两种方法,理论验证了模型显著性与有效性;根据西安市某大...
关键词：能耗 动态模型 递推最小二乘法(RLS) 多元线性回归 自回归 
基于递推最小二乘法的多步时序差分学习算法被引量：5
《计算机工程与应用》2010年第8期52-55,共4页陈学松 杨宜民 
强化学习是一种重要的机器学习方法。为了提高强化学习过程的收敛速度和减少学习过程值函数估计的误差,提出了基于递推最小二乘法的多步时序差分学习算法(RLS-TD(λ))。证明了在满足一定条件下,该算法的权值将以概率1收敛到唯一解,并且...
关键词：强化学习 时序差分 最小二乘 收敛 RLS—TD(λ)算法 
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