論文の概要: A Generalized Proportionate-Type Normalized Subband Adaptive Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08952v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 07:49:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 14:14:44.752998
• Title: A Generalized Proportionate-Type Normalized Subband Adaptive Filter
• Title（参考訳）: 一般分布型正規化サブバンド適応フィルタ
• Authors: Kuan-Lin Chen, Ching-Hua Lee, Bhaskar D. Rao, Harinath Garudadri
• Abstract要約: 重み付きノルムで正規化されたサブバンド誤差の最小二乗という新しい設計基準が、比例型正規化サブバンド適応フィルタリング(PtNSAF)フレームワークの一般化に有効であることを示す。 汎用PtNSAF (GPtNSAF) のシステム同定問題に対するコンピュータシミュレーションによる影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.568699776077164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that a new design criterion, i.e., the least squares on subband errors regularized by a weighted norm, can be used to generalize the proportionate-type normalized subband adaptive filtering (PtNSAF) framework. The new criterion directly penalizes subband errors and includes a sparsity penalty term which is minimized using the damped regularized Newton's method. The impact of the proposed generalized PtNSAF (GPtNSAF) is studied for the system identification problem via computer simulations. Specifically, we study the effects of using different numbers of subbands and various sparsity penalty terms for quasi-sparse, sparse, and dispersive systems. The results show that the benefit of increasing the number of subbands is larger than promoting sparsity of the estimated filter coefficients when the target system is quasi-sparse or dispersive. On the other hand, for sparse target systems, promoting sparsity becomes more important. More importantly, the two aspects provide complementary and additive benefits to the GPtNSAF for speeding up convergence.
• Abstract（参考訳）: 重み付きノルムで正規化されたサブバンド誤差の最小二乗という新しい設計基準が、比例型正規化サブバンド適応フィルタリング(PtNSAF)フレームワークの一般化に利用できることを示す。 新しい基準はサブバンドエラーを直接ペナルティ化し、減衰正規化ニュートン法を用いて最小化されるスパーシティペナルティ項を含む。 汎用PtNSAF (GPtNSAF) のシステム同定問題に対するコンピュータシミュレーションによる影響について検討した。 具体的には, 準スパース, スパース, 分散システムにおいて, サブバンド数の違いと, 種々のスパースペナルティ項を用いることによる効果について検討する。 その結果, ターゲット系が準分散あるいは分散的である場合, サブバンド数の増加の利点は推定フィルタ係数のスパース性を促進することよりも大きいことがわかった。 一方で、スパースターゲットシステムでは、スパース性を促進することがより重要になる。 より重要なことに、この2つの側面は収束をスピードアップするためにgptnsafに補完的および付加的な利点を提供する。

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