1) transform-domain adaptive filtering algorithm
变换域自适应滤波算法
1.
The transform-domain adaptive filtering algorithm research is summarized,and its performance is analyzed.
介绍了时域LMS自适应滤波算法,然后在此基础上结合近年来国内外发表的相关文献,总结了变换域自适应滤波算法的研究现状,并分析了每种算法的性能特点,最后展望了变换域自适应滤波算法的前景。
2) frequency domain adaptive filter
自适应频域滤波算法
4) variable step-size adaptive filtering algorithm
变步长自适应滤波算法
1.
The function is simply and easy to applied,it also has small computing quantity,basing on the function a new variable step-size adaptive filtering algorithm is educed.
对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子与误差信号之间另一种新的非线性函数关系,该函数简单实用,计算量小,由此得出新的变步长 LMS 自适应滤波算法。
5) adaptive filtering algorithm
自适应滤波算法
1.
Varing forgetting factor correlation function adaptive filtering algorithm;
变遗忘因子相关函数自适应滤波算法
2.
On the basis of Least-Mean-Square(LMS) filtering and Recursive-Least-Square(RLS) filtering,the recently developed adaptive filtering algorithms such as the neural network approach,the QR decomposition approach,the unified model algorithm,the high-order cumulant-based algorithms are extensively reviewed.
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。
3.
The results of the experiment show that all the measures used in the system can function effectively,but the adaptive filtering algorithm is the best.
实验结果表明三种滤波算法都能得到较好的效果,而其中自适应滤波算法效果最好。
6) adaptive filter algorithm
自适应滤波算法
1.
It takes the MLMS adaptive filter algorithm to restrain the narrow-band interference and uses nonlinear function of ACM filter to implement the nonlinear processing,thus obviously improving the capability of the adaptive filter.
文中研究了自适应非线性滤波在直扩通信中抑制窄带干扰的应用,采用修正LMS(MLMS)自适应滤波算法对窄带干扰进行抑制,并运用ACM滤波非线性函数进行非线性处理,使滤波性能明显改善。
2.
In relation to the classic time-domain adaptive filter algorithm of narrowband interference suppression,the narrowband interference suppression method based on the QR decomposition is a good performance of the new algorithm.
相对于扩频系统抑制窄带干扰的时域经典自适应滤波算法,基于QR分解的窄带干扰抑制方法是一种性能优良的新算法。
补充资料:自适应卡尔曼滤波
分子式:
CAS号:
性质:在利用测量数据进行滤波的同时,不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化,对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正,以改进滤波设计,缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
CAS号:
性质:在利用测量数据进行滤波的同时,不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化,对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正,以改进滤波设计,缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条