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Impulse-Noise-Tolerant Data-Selective LMS Algorithm Algorithme LMS sélectif des données et tolérant aux impulsions et au bruit

Ying-Ren CHIEN, Chih-Hsiang YU

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Résumé:

La croissance exponentielle des volumes de données a suscité un intérêt généralisé pour les algorithmes adaptatifs sélectifs des données. Dans le cadre d'un travail pionnier, Diniz a développé l'algorithme des moindres carrés moyens sélectif des données (DS-LMS), capable de réduire des quantités spécifiques de données de calcul sans compromettre les performances. Notez cependant que le cadre existant ne prend pas en compte la question du bruit impulsionnel (IN), ce qui peut grandement compromettre les avantages d'un calcul réduit. Dans cette lettre, nous présentons un algorithme de détection IN basé sur les erreurs à mettre en œuvre en conjonction avec l'algorithme DS-LMS. Les évaluations numériques confirment l'efficacité de notre algorithme DS-LMS tolérant IN proposé.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E105-A No.2 pp.114-117
Date de publication
2022/02/01
Publicisé
2021/08/02
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2021EAL2046
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Traitement des signaux numériques

Auteurs

Ying-Ren CHIEN
  National Ilan University
Chih-Hsiang YU
  National Taiwan University

Mots-clés

Table des matières