利用反雙曲正弦函數(shù)的稀疏歸一化最小均方算法
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針對(duì)現(xiàn)有基于最小均方誤差（ MSE）的塊稀疏系統(tǒng)辨識(shí)算法抗沖激性能不佳的問(wèn)題，提出了一種利用反雙曲正弦函數(shù)替代最小均方誤差的改進(jìn)型塊稀疏歸一化最小均方（IBS-NLMS）算法。該算法首先構(gòu)造新的代價(jià)函數(shù)，利用負(fù)梯度最陡下降法求出增量，進(jìn)而導(dǎo)出了新的濾波器權(quán)系數(shù)更新公式，在公式迭代過(guò)程中出現(xiàn)的沖激噪聲會(huì)導(dǎo)致權(quán)系數(shù)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(dǎo)致的算法發(fā)散問(wèn)題。同時(shí)，理論分析并推導(dǎo)出了該算法的均值收斂過(guò)程。塊稀疏系統(tǒng)辨識(shí)的仿真結(jié)果表明，在非高斯沖激噪聲干擾和截?cái)嘧兓闆r下，改進(jìn)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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