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【24h】

A stochastic model for a new robust NLMS algorithm

机译:一种新的鲁棒NLMS算法的随机模型

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摘要

We present a stochastic model for a new recently proposed robust NLMS algorithm. Under very standard and reasonable assumptions we show that the algorithm converges to the true unknown system in a mean square sense. With the aggregate of more restrictive, but standard, assumptions we can build a model for the transient behavior of the algorithm. The model can take into account the presence of impulsive noise. Finally we also present simulations results which show the excellent agreement with the model.
机译:我们为新近提出的鲁棒NLMS算法提出了一个随机模型。在非常标准和合理的假设下,我们证明了该算法在均方意义上收敛于真正的未知系统。利用更具限制性但标准的假设,我们可以为算法的瞬态行为建立一个模型。该模型可以考虑脉冲噪声的存在。最后,我们还给出了仿真结果,这些仿真结果表明与模型具有很好的一致性。

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