【摘 要】
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在实际环境中异常值的存在会破坏基于l2范数优化准则的自适应滤波算法,然而在统计学中,基于秩的Wilcoxon方法通常对异常值不敏感,为此,通过以最小化加权Wilcoxon范数代替加权
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在实际环境中异常值的存在会破坏基于l2范数优化准则的自适应滤波算法,然而在统计学中,基于秩的Wilcoxon方法通常对异常值不敏感,为此,通过以最小化加权Wilcoxon范数代替加权欧式范数作为代价函数,并利用Sign-Sign Wilcoxon比Sign Wilcoxon在存在异常值时有更快的收敛速度这一思想,提出一种基于Wilcoxon范数的变步长符号-符号仿射投影算法,该算法可以缓解基于Wilcoxon范数的符号-符号仿射投影算法固定步长的局限性。仿真结果表明,在非高斯噪声下,该算法与APA,WAP
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