Wyszukiwarka
Abstrakt
Two recursive least-squares (RLS) adaptive filtering algorithms are most often used in practice, the exponential and sliding (rectangular) window RLS algorithms. This popularity is mainly due to existence of low-complexity versions of these algorithms. However, these two windows are not always the best choice for identification of fast time-varying systems, when the identification performance is most important. In this paper, we show how RLS algorithms with arbitrary finite-length windows can be implemented at a complexity comparable to that of exponential and sliding window RLS algorithms. Then, as an example, we show an improvement in the performance when using the proposed finite-window RLS algorithm with the Hanning window for identification of fast time-varying systems.
Cytowania
-
1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
2
Scopus
Autorzy (4)
-
Lu Shen
-
Yuriy Zakharov
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1016/j.sigpro.2022.108599
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
SIGNAL PROCESSING
nr 198,
ISSN: 0165-1684 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Shen L., Zakharov Y., Niedźwiecki M., Gańcza A.: Finite-window RLS algorithms// SIGNAL PROCESSING -Vol. 198, (2022), s.108599-
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1016/j.sigpro.2022.108599
- Źródła finansowania:
-
- Działalność statutowa/subwencja
- Projekt Uogólnione filtry Savitzky'ego-Golaya dla potrzeb identyfikacji i wygładzania procesów niestacjonarnych
- The work of Y. Zakharov was supported in part by the U.K. EPSRC through Grants EP/V009591/1 and EP/R003297/1.
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 81 razy