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【24h】

On the convergence of the LMS algorithm in adaptive filtering

机译:自适应滤波中LMS算法的收敛性

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摘要

An independence assumption on the input vectors is commonly used when stating the convergence of the least mean square algorithm is adaptive filtering. From this hypothesis a range in which the convergence factor must be chosen is determined. In this paper the independence assumption, unrealistic in the case of adaptive filtering, is avoided. From stability theory of discrete-time systems, a new range for the convergence factor is obtained.
机译:说明最小均方算法的收敛是自适应滤波时,通常使用输入向量的独立性假设。根据该假设,确定必须选择收敛因子的范围。在本文中,避免了独立性假设,这在自适应滤波的情况下是不现实的。根据离散时间系统的稳定性理论,得出了收敛因子的新范围。

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