[发明专利]一种自适应学习的广义特征向量在线估计方法在审

专利信息
申请号: 202110612050.5 申请日: 2021-06-02
公开(公告)号: CN113298002A 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: 高迎彬;徐中英;崔巧花;何源洁;孟元军 申请(专利权)人: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06F17/16
代理公司: 河北东尚律师事务所 13124 代理人: 王文庆
地址: 050081 河北省石家*** 国省代码: 河北;13
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摘要: 发明涉及一种自适应学习的广义特征向量在线估计方法,属于自适应信号处理技术领域。该方法将多个传感器输出组成向量,并根据实时采样值对信号向量进行更新;然后对自相关矩阵及其逆矩阵进行在线估计;接着利用自适应估计算法对广义特征向量估计结果进行更新;最后根据收敛性条件判断是否结束迭代运算,迭代完成后算法的输出即为广义特征向量估计值。本发明利用实时采样数据对广义特征向量进行在线估计,避免了对信号自相关矩阵的计算,具有实时性较强和计算复杂度低等优点;同时,本发明能够自适应地调节算法的迭代步长,适用范围较为广泛。本发明可用于波形形成、盲分离、声音合成等多个领域。
搜索关键词: 一种 自适应 学习 广义 特征向量 在线 估计 方法
【主权项】:
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