Abstract-Adaptive filtreringsalgoritmer som arbetar med att reproducera kärnan Hilbert utrymmen har visat överlägsenhet över sin linjära motsvarighet för icke-linjär systemidentifiering. Tyvärr är en oönskad egenskap hos dessa metoder att ordningen på filtren växer linjärt med antalet indata. Detta ökar dramatiskt beräkningsbördan och minnesbehovet. En mängd olika strategier som bygger på ordlista lärande har föreslagits för att övervinna denna allvarliga nackdel. I litteraturen finns det inget teoretiskt arbete som noggrant analyserar problemet med att uppdatera ordboken i en tidsvarierande miljö. I detta dokument presenterar vi en analytisk studie av konvergensbeteendet hos Gaussian least-mean-square algoritm i det fall där statistiken över ordboken element endast delvis matchar statistiken över indata. Denna teoretiska analys belyser behovet av att uppdatera ordboken på nätet, genom att kasta bort de föråldrade elementen och lägga till lämpliga. Vi introducerar en minst medelstor algoritm med normreglering för att automatiskt utföra denna uppgift. Stabiliteten i medelvärdet av denna metod analyseras, och förbättringen av prestanda på grund av denna ordbok anpassning bekräftas av simuleringar. Index Terms-Nonlinear adaptiv filtrering, reproducera kärnan, sparhet, online framåt-bakåt delning.
Gao m.fl. REF introducerar en minst medelstor algoritm med 1-norm legalisering för att kasta de föråldrade elementen och lägga till lämpliga.
Online Dictionary Learning for Kernel LMS
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}