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초록·키워드
적응 필터의 입력 신호의 상관도 (correlation)가 클 경우 LMS 알고리즘의 수렴 속도는 상당히 느려지게 된다. 본 논문에서는 입력 신호의 상관도가 높은 상황에서 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 적응 필터링 알고리즘을 제안한다. 입력 신호에 대하여 직교성을 가지도록 변환을 인위적으로 가하여 LMS 알고리즘의 한계를 극복한다. 제안한 알고리즘의 성능 향상은 시스템식별 모델을 통하여 그 수렴 속도의 개선을 확인하며 또한 시변 환경 하에서 적응 필터의 시변 추적 능력을 통해 보여 진다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-016461219