典型文献
基于峭度的可变步长随机信息梯度算法
文献摘要：
研究了脉冲噪声下FIR模型的参数估计问题.对于脉冲噪声扰动的模型,基于误差平方准则的辨识算法的性能会变差,为了克服这个问题,提出了一种信息准则梯度算法.该算法基于香农误差熵梯度和Parzen窗估计推导而得出,与平方准则算法相比,该算法可以捕获更多的误差统计信息,并能给出更精确的估计.为了提高算法的速度,将基于峭度的可变步长算法集成到算法中.这种可变步长使用了误差的四阶统计量,可以加快算法的速度.同时,给出了一种确定最大步长的简单方法,数值实验验证了算法的有效性.估计结果表明,该算法能够较好地抑制脉冲噪声,并以较快的收敛速度获得准确的估计.
文献关键词：
参数估计;信息梯度;峭度;可变步长;最小误差熵
中图分类号：
作者姓名：
景绍学;孙伟;张翔
作者机构：
淮阴师范学院物理与电子电气工程学院,江苏淮安 223300
文献出处：
引用格式：
[1]景绍学;孙伟;张翔-.基于峭度的可变步长随机信息梯度算法)[J].淮阴师范学院学报（自然科学版）,2022(02):127-131
A类：
最小误差熵
B类：
峭度,可变步长,长随,机信息,信息梯度,梯度算法,脉冲噪声,FIR,参数估计,噪声扰动,方准,信息准则,香农,Parzen,统计信息,变步长算法,算法集成,四阶,统计量,大步长,单方,数值实验,收敛速度
AB值：
0.371823
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