Data-reuse extended NLMS algorithm based on optimized time-varying step-size for system identification

Hakan BERCAG; Osman KUKRER; Aykut HOCANIN

doi:10.1587/transfun.2023EAL2072

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Data-reuse extended NLMS algorithm based on optimized time-varying step-size for system identification

Hakan BERCAG, Osman KUKRER, Aykut HOCANIN

著者情報

キーワード: adaptive filter, NLMS, step-size, convergence rate, data-reuse

ジャーナルフリー早期公開

論文ID: 2023EAL2072

DOI https://doi.org/10.1587/transfun.2023EAL2072

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The final version of this article is now available: Vol. E107.A (2024), No. 8 pp. 1369-1373

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抄録

A new extended normalized least-mean-square (ENLMS) algorithm is proposed. A novel non-linear time-varying step-size (NLTVSS) formula is derived. The convergence rate of ENLMS increases due to NLTVSS as the number of data-reuse L is increased. ENLMS does not involve matrix inversion, and, thus, avoids numerical instability issues.

責任著者(Corresponding author)

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