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Analysis of the Convergence Condition of LMS Adaptive Digital Filter Using Distributed Arithmetic Analyse de la condition de convergence du filtre numérique adaptatif LMS à l'aide de l'arithmétique distribuée

Kyo TAKAHASHI, Yoshitaka TSUNEKAWA, Norio TAYAMA, Kyoushirou SEKI

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Résumé:

Un filtre numérique adaptatif LMS utilisant l'arithmétique distribuée (DA-ADF) a été proposé. Cowan et d'autres ont proposé l'algorithme adaptatif DA avec codage binaire décalé pour la dérivation simple d'un algorithme et l'utilisation d'une propriété de symétrie impaire de l'espace fonctionnel adaptatif (AFS). Cependant, nous avons indiqué que la vitesse de convergence de cet algorithme adaptatif DA était extrêmement dégradée par nos simulations informatiques. Pour surmonter ces problèmes, nous avons proposé l'algorithme adaptatif DA généralisé avec une représentation en complément à deux et des architectures efficaces. Notre DA-ADF présente simultanément des performances de vitesse élevée, une faible latence de sortie, une bonne vitesse de convergence, un matériel à petite échelle et une dissipation de puissance inférieure pour un ordre supérieur. Dans cet article, nous analysons une condition de convergence de l’algorithme adaptatif DA qui n’a jamais été considérée théoriquement. De cette analyse, nous indiquons que la vitesse de convergence dépend d'une distribution de valeurs propres d'une matrice d'autocorrélation d'un vecteur de signal d'entrée étendu. De plus, nous obtenons théoriquement les valeurs propres. En conséquence, nous montrons clairement que notre DA-ADF présente un avantage par rapport au DA-ADF conventionnel en termes de vitesse de convergence.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E85-A No.6 pp.1249-1256
Date de publication
2002/06/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Papers Selected from 2001 International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC 2001))
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