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马文涛

作品数:5 被引量:5H指数:1
供职机构:西安理工大学自动化与信息工程学院更多>>
发文基金:陕西省教育厅科研计划项目国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信自然科学总论更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇电子电信
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 4篇互相关
  • 3篇噪声
  • 2篇维度
  • 2篇脉冲噪声
  • 2篇CIM
  • 1篇递归
  • 1篇输入信号
  • 1篇最小均方
  • 1篇系统辨识
  • 1篇均方
  • 1篇非高斯
  • 1篇非高斯噪声
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯噪声
  • 1篇NLM
  • 1篇CCIM
  • 1篇LMS
  • 1篇F

机构

  • 5篇西安理工大学
  • 3篇西安交通大学
  • 3篇陕西国际商贸...
  • 2篇南京邮电大学
  • 1篇西安航空学院

作者

  • 5篇马文涛
  • 2篇王学成
  • 2篇桂冠
  • 1篇马占军
  • 1篇张志禹
  • 1篇周千

传媒

  • 2篇信号处理
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇高技术通讯
  • 1篇信息与控制

年份

  • 2篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2016
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
偏差补偿比例更新互相关熵算法
2019年
为了解决输入信号含有噪声和非高斯输出噪声的稀疏系统辨识问题,本文提出一种偏差补偿比例更新互相关熵算法。基于互相关熵的自适应滤波算法可以消除非高斯观测噪声的影响,进一步应用无偏准则来解决含噪输入信号带来的估计偏差问题。另外,将比例更新机制引入算法,通过自适应调节步长参数以增强算法的跟踪性能。仿真结果表明所提算法对于输入信号受噪声干扰和非高斯输出噪声环境下的稀疏系统辨识问题具有强的鲁棒性和稳态性能。
郑栋桥张志禹马文涛邱进哲
基于CIM的偏差补偿稀疏NLMAD算法研究
2018年
针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NLMAD算法来有效解决由于输入噪声导致的估计偏差问题;考虑到稀疏系统辨识问题,将CIM作为稀疏约束惩罚项引入到偏差补偿NLMAD算法提出了新的稀疏自适应滤波算法——CIMBCNLMAD算法。将所提算法应用于输入和输出均含有噪声的稀疏系统辨识和回声干扰抵消场景中,实验表明CIMBCNLMAD算法的稳态性能优于其他自适应滤波算法,说明该方法具有较强的鲁棒性且可应用于工程实践。
马占军张佳庚马文涛桂冠
关键词:脉冲噪声
基于l_1-范数约束的递归互相关熵的稀疏系统辨识被引量:4
2016年
为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识(Sparse system identification,SSI)问题,以l1-范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则(Recursive maximum correntropy criterion,RMCC)算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结合带遗忘算子的互相关熵准则和l1-范数作为代价函数,推导出一种递归形式的算法,其相对于传统的最大相关熵算法具有快的收敛速度及小的稳态误差。仿真实验结果表明:该算法对于脉冲噪声干扰环境下的SSI问题具有强的鲁棒性。
周千马文涛桂冠
关键词:递归脉冲噪声
比例最小均方/四阶算法及其在系统辨识中的应用
2018年
针对非高斯噪声环境下稀疏系统参数辨识问题,提出一种基于比例更新机制的最小均方/四阶(LMS/F)自适应滤波算法(PLMS/F)。该方法以混合均方/四阶准则(MS/FE)为代价函数,其包含了误差的高阶项,具有解决非高斯噪声问题的优势。引入比例更新机制,从而可根据算法当前时刻权重变化特征来调整各权重参数的步长,因此具有良好的跟踪性能。使用梯度下降法设计了阈值参数自适应更新机制以进一步改进算法稳态性能。此外,分析了所提算法的平均和均方收敛性。应用具有稀疏特征的FIR系统参数模型对所提算法实现了在非高斯噪声环境中的参数辨识。仿真实验结果表明,该算法可以有效辨识模型参数,且具有较低的稳态误差和强的鲁棒性。
王学成张佳庚马文涛
关键词:系统辨识非高斯噪声
稀疏偏差补偿最小平均对数算法被引量:1
2019年
针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声带来的偏差,构建偏差补偿LMLS.借助系统稀疏特性的先验知识,采用互相关熵诱导维度作为稀疏惩罚约束条件,优化偏差补偿LMLS算法.仿真结果表明,所提算法对于含噪输入信号下的稀疏系统参数辨识具有高稳态精度.
王学成张佳庚马文涛
共1页<1>
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