利用反雙曲正弦函數的稀疏歸一化最小均方算法
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針對現有基于最小均方誤差（ MSE）的塊稀疏系統(tǒng)辨識算法抗沖激性能不佳的問題，提出了一種利用反雙曲正弦函數替代最小均方誤差的改進型塊稀疏歸一化最小均方（IBS-NLMS）算法。該算法首先構造新的代價函數，利用負梯度最陡下降法求出增量，進而導出了新的濾波器權系數更新公式，在公式迭代過程中出現的沖激噪聲會導致權系數的更新量趨于零向量，從而消除了由于非高斯沖激干擾而導致的算法發(fā)散問題。同時，理論分析并推導出了該算法的均值收斂過程。塊稀疏系統(tǒng)辨識的仿真結果表明，在非高斯沖激噪聲干擾和截斷變化情況下，改進型算法與塊稀疏歸一化最小均方（ BS-NLMS）算法相比有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差。
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