論文の概要: Study of General Robust Subband Adaptive Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08856v2
• Date: Fri, 19 Aug 2022 11:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-28 22:28:43.154324
• Title: Study of General Robust Subband Adaptive Filtering
• Title（参考訳）: 一般ロバスト部分帯域適応フィルタリングに関する研究
• Authors: Yi Yu, Hongsen He, Rodrigo C. de Lamare, Badong Chen
• Abstract要約: インパルス雑音に対する汎用ロバストサブバンド適応フィルタ法(GR-SAF)を提案する。 M推定および最大コレントロピーロバスト基準から異なるスケーリング係数を選択することで、GR-SAFアルゴリズムを簡単に得ることができる。 提案したGR-SAFアルゴリズムは、可変正則化ロバスト正規化SAFアルゴリズムに還元することができ、高速収束率と低定常誤差を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.29178517675426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a general robust subband adaptive filtering (GR-SAF) scheme against impulsive noise by minimizing the mean square deviation under the random-walk model with individual weight uncertainty. Specifically, by choosing different scaling factors such as from the M-estimate and maximum correntropy robust criteria in the GR-SAF scheme, we can easily obtain different GR-SAF algorithms. Importantly, the proposed GR-SAF algorithm can be reduced to a variable regularization robust normalized SAF algorithm, thus having fast convergence rate and low steady-state error. Simulations in the contexts of system identification with impulsive noise and echo cancellation with double-talk have verified that the proposed GR-SAF algorithms outperforms its counterparts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,個々の重みの不確かさを持つランダムウォークモデルにおける平均二乗偏差を最小化することにより,衝動雑音に対する一般ロバストサブバンド適応フィルタ(gr-saf)方式を提案する。 具体的には、GR-SAF方式において、M推定および最大コレントロピーロバスト基準から異なるスケーリング係数を選択することで、GR-SAFアルゴリズムを簡単に得ることができる。 重要なことに、提案したGR-SAFアルゴリズムは、可変正則化ロバスト正規化SAFアルゴリズムに還元することができ、高速収束率と低定常誤差を有する。 インパルスノイズとエコーキャンセリングの文脈におけるシミュレーションにより,提案したGR-SAFアルゴリズムがそれより優れていることを確認した。

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