Mixture of RLS and LMS Algorithms
محل انتشار: سیزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,425
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE13_314
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1386
چکیده مقاله:
The LMS algorithm has properties of slow convergence and good tracking in low SNR compared to the RLS algorithm, whereas the RLS has a fast convergence property. A new approach based on a dynamic mixture of the RLS and LMS algorithms, RLMS, is presented. The optimum weights of the mixture are derived and it is proved that the MMSE of the proposed system is reduced compared to those of the RLS and LMS algorithms. RLMS algorithm is configured for identification and chirp tracking problems. Experimental results show better performance compared to both the RLS and LMS algorithms in identification problem and noisy chirp tracking.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hadi Sadoghi Yazdi
Department of Electrical Engineering, Tarbiat Modarres University, Tehran, Iran
Mojtaba Lotfizad
Department of Electrical Engineering, Tarbiat Modarres University, Tehran, Iran
Ehsanollah Kabir
Department of Electrical Engineering, Tarbiat Modarres University, Tehran, Iran
Mahmood Fathy
Faculty of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :