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 Sparse-aware set-membership NLMS algorithms and their application for sparse channel estimation and echo cancelation 稀疏感知集成员NLMS算法及其在稀疏信道估计和回波抵消中的应用
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In this paper, we propose a type of sparsity-aware set-membership normalized least mean square (SM-NLMS) algorithm for sparse channel estimation and echo cancelation. The proposed algorithm incorporates an -norm penalty into the cost function of the conventional SM-NLMS algorithm to exploit the sparsity of the sparse systems, which is denoted as zero-attracting SM-NLMS (ZASM-NLMS) algorithm. Furthermore, an improved ZASM-NLMS algorithm is also derived by using a log-sum function instead of the -norm penalty in the ZASM-NLMS, which is denoted as reweighted ZASM-NLMS |
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