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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 828 - 832 (5page)
이용수
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In this paper, we propose sparsity-aware affine projection least mean mixed-norm (SAP-LMMN) algorithms for system identification of the sparse systems. The proposed algorithms are derived from minimizing the mixed-norm cost function of l₂ and l₄ norms with the sparsity penalty. We introduce the l₀ norm or l₁ norm penalties as sparsity penalty and the zero attracting terms derived from the l₀ norm and l₁ norm promote sparsity in the weight of the adaptive filter and accelerates convergence during the weight update process. Simulation results show that the proposed algorithms have an improved convergence rate and lower steady-state error than the other compared algorithms in the sparse system identification scenarios.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
참고문헌
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