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2013-05-23 12:21
求翻译：Abstract—In order to improve the performance of Least Mean Square (LMS) based system identification of sparse systems, a new adaptive algorithm is proposed which utilizes the sparsity property of such systems. A general approximating approach on l0 norm—a typical metric of system sparsity, is proposed and integrated in是什么意思？ 待解决
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Abstract—In order to improve the performance of Least Mean Square (LMS) based system identification of sparse systems, a new adaptive algorithm is proposed which utilizes the sparsity property of such systems. A general approximating approach on l0 norm—a typical metric of system sparsity, is proposed and integrated in
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
null
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2013-05-23 12:23:18
抽象的为了改进性能的最小均方根(LMS)的系统识别的稀疏矩阵系统、新的自适应算法是提议利用稀疏的财产的这种系统。 常规的方法接近于l 0规范典型的度量系统的稀疏特性、提议和集成成本函数的LMS算法。
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2013-05-23 12:24:58
抽象在改进稀稀落落的系统的最少均方LMS基于 () 系统辨识表现的命令，运用sparsity物产的这样系统的一种新的能适应的算法提议。 接近方法在l0准则典型公尺的将军系统sparsity，提议并且集成LMS算法的价值函数。 这综合化是等效的增加零的attractor在叠代，小系数的收敛速度，控制稀稀落落的系统，可以有效地改进。 而且，运用部份更新的方法，计算的复杂性减少。 模仿显示出，提出的算法caneffectively在稀稀落落的系统改进基于LMS的证明算法表现。
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2013-05-23 12:26:38
抽象 — — 为了提高性能的最小均方 (LMS) 基于系统辨识的稀疏系统，提出了一种新的自适应算法，利用这种系统的稀疏性属性。一般的逼近探讨 l0 范数 — — 典型的公制表示的稀疏性系统，提出了并纳入 LMS 算法的成本函数。这种集成是等效的迭代收敛速度的小系数，统治稀疏系统，可有效提高中添加一个零吸引子。此外，使用部分的更新方法，降低了计算复杂度。仿真结果表明，提出的算法能有效地提高对稀疏系统基于 LMS 的识别算法的性能。
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2013-05-23 12:28:18
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