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Adaptive Line Enhancers on the Basis of Least-Squares Algorithm for a Single Sinusoid Detection Améliorateurs de lignes adaptatifs basés sur l'algorithme des moindres carrés pour une détection d'une seule sinusoïde

Koji MATSUURA, Eiji WATANABE, Akinori NISHIHARA

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Résumé:

Cet article propose des amplificateurs de lignes adaptatifs avec de nouveaux algorithmes de mise à jour des coefficients sur la base du critère des moindres carrés d'erreur. Les algorithmes adaptatifs par moindres carrés sont connus pour converger plus rapidement que ceux à gradient stochastique. Cependant, ils présentent une grande complexité de calcul en raison de l’inversion matricielle. Pour éviter l'inversion matricielle, les algorithmes proposés n'adaptent qu'un seul coefficient pour détecter une sinusoïde. Les types d'algorithmes adaptatifs FIR et IIR sont présentés, et les techniques permettant de réduire l'influence du bruit additif sont décrites dans cet article. Les amplificateurs de lignes adaptatifs proposés ont des structures simples et présentent d'excellentes caractéristiques de convergence. Alors que la convergence des algorithmes basés sur le gradient dépend largement de leurs paramètres de pas, ceux proposés en sont exempts.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E82-A No.8 pp.1536-1543
Date de publication
1999/08/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Digital Signal Processing)
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