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題名 | The Data-Reusing NLMS Algorithm with Adaptive Updating Times=調整次數可調之資料重用正規化最少平均平方演算法 |
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作者 | 陳恆州; Chen, Heng-chou; |
期刊 | 建國學報 |
出版日期 | 20020700 |
卷期 | 21 2002.07[民91.07] |
頁次 | 頁483-490 |
分類號 | 448.5 |
語文 | eng |
關鍵詞 | 最少平均平方演算法; 資料重用; 平均平方誤差; 仿射投影; 關聯矩陣; Least-mean-square; LMS; Algorithm; Data-resuing; Mean-squared weight error; Affine-projection; Correlation matrix; |
中文摘要 | 在最少平均平方演算法中,資料重用的技術常被用來加速收的速度;當輸入信號具彩色的特性時,傳統的資料重用技術雖可改善最少平均平方演算法的收斂速度,但卻需要較複雜的運算。因此,有中提出一種修正式的資料重用技術,它係以可調適的調整資數來降低運算的複雜度,另一方面仍可兼顧快速的收斂速度及蠅小三濾波器係睥平均平方誤差。調整的次數則由鄰近的輸入信號所組成的向量之關聯度決定,當關聯度高時調整次數降低,關聯度低時則調整次數增加。運用於聲學回音消除時,與傳統的資料重用最少平均平方演算法相比,上述的修正型資料重用最少平圾平方演算法可達降低運算複雜度27.6%,及0.8dB的濾波器係數平均平方誤差。 |
英文摘要 | The data-reusing scheme is one of the improving strategies for the least-square (LMS) algorithm to achieve fast convergence. When input signals are colored, the conventional data-reusing scheme improves convergence speed of the LMS algorithm but requires a lost of computational complexities. Herein, we propose the modified data-reusing scheme with adaptive updating times to minimize the computational complexity, maintain fast convergence speed, and pursue a little better mean-squared weight error. The adaptive updating times of data reuse are determined by the correlation between the neighboring updating times of data reuse are determined by the correlation between the neighboring input vectors. The higher this correlation is the less updating times are. In a practical application of acoustic echo cancellation, the proposed adaptive data-reusing normalized LMS (NLMS) algorithm can achieve 27.6% reduction of computational complexities, and 0.8dB improvement of the mean-squared weight error than the conventional data-reusing NLMS one. |
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