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 A reweighted l0-norm-constraint LMS algorithm for sparse system identification 稀疏系统辨识的加权l0范数约束LMS算法
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The l 0-norm-constraint algorithm is widely used in sparse system identification due to its attractive performance. However, the algorithm is sensitive to the tuning parameters and its convergence speed can be further improved due to the small attraction range of the zero attractor. This paper proposes a reweighted l 0-norm-constraint Least Mean Square (l 0- RLMS) algorithm which expands the attraction range of the zero attractor to accelerate the convergence with even lower mean-square deviation ( |
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