Exploiting Observation Quality Information to Enhance the Steady-State Performance of Incremental LMS Adaptive Networks
Publish place: 19th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,097
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:
ICEE19_299
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
In this paper, we investigate the effect of observation quality on the steady-state performance of incremental adaptive networks with LMS learning. We exploit the knowledge of observation quality to adjust the step-size parameter in an adaptive network according to nodes observation quality. We formulate the step-size assignment as a constrained optimization problem and then solve it via Lagrange multipliers approach. We show that applying the optimal step sizes in an incremental adaptive network improves its the steady-state performance. The simulation results are also presented to illustrate the derived theoretical results
Keywords:
Authors
Amir Rastegarnia
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz
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 :