基于核函数的递归核自适应滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于核函数的递归核自适应滤波算法，其包括S1初始化方差参数、核参数、阶次参数和网络参数；S2、将一组训练数据中的输入信号和期望输出采用核函数映射到高维特征空间中；S3将输入信号在高维特征空间中的映射结果与高维特征空间中的权重向相乘得到当前迭代的输出结果并采用输出结果和期望输出在高维特征空间中的偏差值；S4将输入信号、映射结果、输出结果、期望输出和偏差值输入神经网络，对神经网络进行训练；S5判断所有组训练数据是否均已使用，若是，进入步骤S6，否则选取一组未使用的训练数据，将i累加一次并返回步骤S2；S6利用训练好的核自适应滤波模型对新输入的信号进行滤波。