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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 345 - 350 (6page)
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In this paper, we propose robust affine projection least mean mixed-norm (RAP-LMMN) algorithms to minimize the harmful effects of impulsive noises. The proposed algorithms are derived from cost functions based on hyperbolic tangent function and natural logarithmic function. Furthermore, the ι₀norm sparsity penalty term is introduced to the cost function and the zero attracting terms are derived from the cost function to accelerate the convergence rate of the adaptive filter in the sparse system. Simulation results show that the proposed algorithms have improved performance in terms of the convergence rate and steady-state error compared to the other conventional algorithms in the sparse system identification scenarios.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
참고문헌
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