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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 719 - 722 (4page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.5.719
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This paper proposes a novel affine projection algorithm (APA) based on L0-norm constraint for improving the convergence rate in a sparse system. The proposed APA guarantees a fast convergence rate owing to the effect of L0-norm constraint. Experimental results confirm that implementing the proposed APA enhances the performance of adaptive filter for sparse system identification.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Algorithm
3. Experimental Result
4. Conclusion
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
S. Haykin / 2002 / Adaptive Filter Theory / Prentice-Hall
Badong Chen / 2011 / A Variable Step-Size SIG Algorithm for Realizing the Optimal Adaptive FIR Filter / International Journal of Control, Automation, and Systems 9(6):1049~1055
K. Ozeki / 1984 / An adaptive filtering algorithm using an orthogonal projection to an affine subspace and its properties / Electronics and Communication in Japan 67(5):19~27
J. Jin / 2009 / l0 Norm Constraint LMS Algorithm for Sparse System Identification / IEEE Signal Processing Letters 16(9):747~777
Y. Wang / 2012 / Variable regularisation efficient μ-law improved proportionate affine projection algorithm for sparse system identification / Electronics Letters 48(3):182~184
Badong Chen / 2011 / A Variable Step-Size SIG Algorithm for Realizing the Optimal Adaptive FIR Filter / International Journal of Control, Automation, and Systems 9(6):1049~1055
K. Ozeki / 1984 / An adaptive filtering algorithm using an orthogonal projection to an affine subspace and its properties / Electronics and Communication in Japan 67(5):19~27
J. Jin / 2009 / l0 Norm Constraint LMS Algorithm for Sparse System Identification / IEEE Signal Processing Letters 16(9):747~777
Y. Wang / 2012 / Variable regularisation efficient μ-law improved proportionate affine projection algorithm for sparse system identification / Electronics Letters 48(3):182~184
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