SELECTIVE PARTIAL UPDATE NORMALIZED LEAST MEAN SQUARE ALGORITHMS FOR DISTRIBUTED ESTIMATION OVER AN ADAPTIVE INCREMENTAL NETWORK
Publish place: 20th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,356
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_342
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
Selective partial update (SPU) strategy in adaptive filter algorithms is used to reduce the computational complexity. In this paper we apply the SPU Normalized Least Mean Squares algorithms (SPU-NLMS) for distributed estimation problem based on incremental strategy in a incremental network. The distributed SPU-NLMS (dSPUNLMS) reduces the computational complexity while it’s performance is close to the dNLMS. We demonstrate the good performance of dSPU-NLMS in both convergence speed and steady-state mean square error
Keywords:
Selective partial update , normalized least mean squares , distributed estimation , incremental network
Authors
Mohammad Shams Esfand Abadi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :