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自适应Volterra滤波器的递归结构和类递归结构及其算法和应用

连兵 王宏禹

连兵, 王宏禹. 自适应Volterra滤波器的递归结构和类递归结构及其算法和应用[J]. 电子与信息学报, 1997, 19(4): 476-482.
引用本文: 连兵, 王宏禹. 自适应Volterra滤波器的递归结构和类递归结构及其算法和应用[J]. 电子与信息学报, 1997, 19(4): 476-482.
Lian Bing, Wang Hongyu. RECURSIVE STRUCTURE AND QUASI-RECURSIVE STRUCTURE OF ADAPTIVE VOLTERRA FILTERS AND THEIR ALGORITHMS AND APPLICATIONS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1997, 19(4): 476-482.
Citation: Lian Bing, Wang Hongyu. RECURSIVE STRUCTURE AND QUASI-RECURSIVE STRUCTURE OF ADAPTIVE VOLTERRA FILTERS AND THEIR ALGORITHMS AND APPLICATIONS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1997, 19(4): 476-482.

自适应Volterra滤波器的递归结构和类递归结构及其算法和应用

RECURSIVE STRUCTURE AND QUASI-RECURSIVE STRUCTURE OF ADAPTIVE VOLTERRA FILTERS AND THEIR ALGORITHMS AND APPLICATIONS

  • 摘要: 本文参考自适应IIR滤波器理论,提出了自适应Volterra滤波器(AVF)的递归结构和类递归结构,讨论了其特点和应用范围.递归结构的引入可显著减少AVF的参数和计算量.本文还给出了类递归结构AVF的在线辨识算法和在非线性系统辨识中的应用;给出了递归结构AVF的滤波算法和在非线性相关噪声抵消中的应用.在仿真实验中,将上述算法与多层感知器和非递归结构AVF做了对比.结果表明,本文算法住性能和计算量上均有明显优势。
  • Sandberg I W. On Volterra expansions for time-varying nonlinear systems. IEEE Trans. on Circuit[2]and Syst.,1983, CAS-30.(2): 61-67.[3]罗发龙,李衍达.神经网络与信号处理.北京:电子工业出版,1993.[4]Sbynk J J. Adaptive IIR filtering. IEEE Signal Processing Mag.,1989,6(2): 4-21.[5]Piche S P. Steepest descent algorithms for neural controllers and filters. IEEE Trans. on Neural Networks, 1994, NN-5:198-212.
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出版历程
  • 收稿日期:  1995-09-05
  • 修回日期:  1996-09-04
  • 刊出日期:  1997-07-19

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