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2013-05-23 12:21
求翻译：The third experiment is to test the performance of L0-LMS algorithm with various sparsities. The unknown system is supposed to have a total of 128 coefficients and is a general sparse system. The number of large coefficients varies from 8 to 128, while the other coefficients are Gaussian noise with a variance of 10^(-4是什么意思？ 待解决
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The third experiment is to test the performance of L0-LMS algorithm with various sparsities. The unknown system is supposed to have a total of 128 coefficients and is a general sparse system. The number of large coefficients varies from 8 to 128, while the other coefficients are Gaussian noise with a variance of 10^(-4
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
第三个试验是测试性能的L 0的LMS算法与各种sparsities。 未知系统总共有128个的系数和是一种常规的稀疏。 对大量不同的系数从8到128,而其他系数都是高斯噪声的方差为10^(4)。 输入驱动信号和观察到的噪音都是相同的,在第一次试验。 过滤器的长度也L=128。
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2013-05-23 12:24:58
第三个实验是测试L0-LMS算法表现与各种各样的sparsities。 未知的系统应该有总共128个系数并且是一个一般稀稀落落的系统。 而其他系数是高斯噪声以10^ -4的变化，大系数的数量变化从8到128() 。 输入驱动信号和被观察的噪声是相同象那在第一个实验。 过滤器长度也是L=128。 为了比较收敛速度在所有情景，步大小固定在6*10^( -3) 。 参量仔细地被选择做他们的稳态误差同一 (表II)。 All algorithms are simulated 100 times respectively and their MSDs are shown in Fig. 5. As pr
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2013-05-23 12:26:38
第三个实验是测试与各种稀疏 L0 LMS 算法的性能。未知的系统应该有共 128 系数和是一个一般的稀疏系统。大系数的数量从 8 到 128，而其他系数都是高斯噪声方差的 10^(-4)。输入驱动的信号和观测的噪声都相同，在第一个实验。滤波器长度也是 L = 128。为了比较收敛速度在所有情况下，6*10^(-3) 固定步长。仔细地选择参数，使其稳态误差相同 (表二)。所有的算法分别模拟了 100 倍，其 MSDs 图 5 中所示。作为预测的那样，大系数的数目有 LMS 的性能没有影响。然而，收敛率减少，当数量大的系数增加-lms。因此，新算法是敏感的稀疏性系统，那就是，一个稀疏的系统有更好的
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2013-05-23 12:28:18
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