About: Optimal Step-Size LMS Algorithm Using Exponentially Averaged Gradient Vector     Goto   Sponge   Distinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Cílem našeho výzkumu bylo nalezení algoritmu, který by byl určitým kompromisem mezi výpočetní náročností a rychlostí konvergence. Snažili jsme se o návrh algoritmu nelineárního vzhledem k nutnosti nasazení v nestacionárním prostředí a v prostředí s excitací řečového charakteru. Základním úkolem bylo srovnání nově navržené metody s metodami klasickými a provedení experimentů se signály z reálného prostředí. K tomuto účelu bylo nutno provést řadu simulací v prostředí Matlab s využitím nahrávek signálů z rreálného prostředí interiéru automobilu. Dalším z cílů byla analýza výpočetní a paměťové náročnosti algoritmu v závislosti na délce filtru a srovnání s LMS a RLS. Posledním a nejdůležitějším úkolem byla implementace algoritmu na signálovém procesoru TMS320C6711 firmy Texas Instruments. Návrh programu by měl být proveden v jazyce ANSI C tak, aby byl univerzální a přenostilený i na jinou platformu. Snažili jsme se rovněž o optimalizaci dané metody prostředky vývojového prostředí Code Composer Studio a ta (cs)
  • This letter proposes a new algorithm, which uses an optimal step-size (OSS) weight-adjustment scheme. This strategy leads to a better convergence rate and misadjustment in environments with sudden changes of parameters and for colored input data. The computational complexity is comparable with the well-known RLS. The performance of the novel approach is verified by simulations under system identification scenario and compared with that of the NLMS and RLS algorithms. The strategy uses averaged values off the correlation matrix and the cross-correlation vector. Experimental results for car-interior echo cancelation are presented including analysis of converegnce rate and misadjustment.
  • This letter proposes a new algorithm, which uses an optimal step-size (OSS) weight-adjustment scheme. This strategy leads to a better convergence rate and misadjustment in environments with sudden changes of parameters and for colored input data. The computational complexity is comparable with the well-known RLS. The performance of the novel approach is verified by simulations under system identification scenario and compared with that of the NLMS and RLS algorithms. The strategy uses averaged values off the correlation matrix and the cross-correlation vector. Experimental results for car-interior echo cancelation are presented including analysis of converegnce rate and misadjustment. (en)
Title
  • Optimal Step-Size LMS Algorithm Using Exponentially Averaged Gradient Vector
  • Optimal Step-Size LMS Algorithm Using Exponentially Averaged Gradient Vector (en)
  • Algoritmus optimalniho kroku zalozeny na vyuziti exponencialne vahovaneho gradientniho vektoru (cs)
skos:prefLabel
  • Optimal Step-Size LMS Algorithm Using Exponentially Averaged Gradient Vector
  • Optimal Step-Size LMS Algorithm Using Exponentially Averaged Gradient Vector (en)
  • Algoritmus optimalniho kroku zalozeny na vyuziti exponencialne vahovaneho gradientniho vektoru (cs)
skos:notation
  • RIV/00216305:26220/05:PU52350!RIV06-GA0-26220___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 1554-1557
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(1ET301710509), P(GA102/04/1097), Z(AV0Z20670512)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 534763
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216305:26220/05:PU52350
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • adaptive filter, least mean square, recursive least squares, convergence rate, computational complexity, misadjustment, optimal step-size, exponential averaging (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [663E1E4DF129]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Belgrade
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Belgrade, Serbia and Montenegro
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Proceedings of the Intl. Conference EUROCON 2005
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Smékal, Zdeněk
  • Koula, Ivan
  • Malenovský, Vladimír
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • Belgrade, Serbia and Montenegro
https://schema.org/isbn
  • 1-4244-0050-3
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 26220
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 67 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software