1) filter length and iterative algorithm hope step
滤波器长度和迭代算法跳步
1.
This paper describes a simulink result, which shows the quantificational correlation between the LMS adaptive equalization filter抯 near-far track and two important parameters of filter length and iterative algorithm hope step, for these we design a practicality serial delay spread transmission environment and a variable multipath transmission channel.
描述了用仿真试验得出LMS自适应均衡滤波器的收敛性和跟踪性能与滤波器长度和迭代算法跳步两个重要的参数之间的定量关系,为此构建了有实用价值的系列时延扩展的传输环境和可变多径传输信道。
2) The length and step size of the adaptive filter
滤波器的长度和步长
3) single step iterative filter
单步迭代滤波
4) pre-filter iterative gradient method
预滤波迭代梯度法
1.
Motion estimation based on pre-filter iterative gradient method;
基于预滤波迭代梯度法的运动估计
6) 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。
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条