Multi-Kernel NLMS Algorithm with Coherence Criterion and Its Application to Online Prediction of Time Series Data

Masahiro YUKAWA

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Multi-Kernel NLMS Algorithm with Coherence Criterion and Its Application to Online Prediction of Time Series Data

机译：相干性准则的多核NLMS算法及其在时间序列数据在线预测中的应用

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In this paper, we propose a nonlinear adaptive filtering algorithm using multiple kernels. The proposed algorithm is a generalization of the kernel normalized least mean square (KNLMS) algorithm (Richard et al., 2009). The algorithm utilizes a coherence criterion for dictionary selection. Numerical examples show the advantages of the proposed algorithm in online prediction of nonstationary time series data.

机译：在本文中，我们提出了一种使用多个内核的非线性自适应滤波算法。所提出的算法是核归一化最小均方（KNLMS）算法的推广（Richard et al。，2009）。该算法利用相干准则进行字典选择。数值算例表明了该算法在非平稳时间序列数据在线预测中的优势。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告》 |2011年第28期|p.79-82|共4页
作者
Masahiro YUKAWA;
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作者单位

Dept. Electrical and Electronic Engineering, Niigata University, 2-8050 Ikarashi, Nishi-ku, Niigata, 950-2181;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
kernel adaptive filtering; multiple kernel; reproducing kernel hilbert space;

机译：内核自适应过滤;多核再现内核希尔伯特空间;
入库时间 2022-08-18 00:30:27

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