資料介紹
摘要:基于高階累積量(HOC)的自適應(yīng)濾波器能夠?yàn)V除高斯噪聲或其它具有對(duì)稱概率分布函數(shù)的噪聲,其解法一般采用的是梯度搜索法,但是梯度搜索過(guò)程難以避免局部收斂而且計(jì)算復(fù)雜.粒子群優(yōu)化算法(PSO)具有算法簡(jiǎn)潔,易于實(shí)現(xiàn),且不需要梯度信息等優(yōu)勢(shì).使用粒子群優(yōu)化算法求解高階累積量自適應(yīng)濾波器系數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,為濾波器參數(shù)的優(yōu)化提供了一種新的思路.仿真結(jié)果表明,使用PSO優(yōu)化算法求解自適應(yīng)濾波器系數(shù)能獲得更高的精度.同時(shí)PSO算法受系統(tǒng)躍變的影響較小,因此它在求解非平穩(wěn)過(guò)程模型系統(tǒng)時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì).
關(guān)鍵詞:粒子群優(yōu)化算法;高階累計(jì)量;自適應(yīng)濾波器
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