Pour le filtrage adaptatif en cellules du second ordre, une approche basée sur un algorithme des moindres carrés rapide multidimensionnel est présentée dans le cas de l'identification et de la prédiction linéaire. Les signaux d'entrée de l'algorithme, en nombre égal au nombre de cellules, sont constitués par les dérivées de l'erreur de sortie par rapport aux coefficients. Les résultats de simulation confirment le potentiel de hautes performances que présente la méthode
Dans cet article, nous analysons et estimons la puissance du bruit de calcul de la nouvelle classe d...
International audienceLe filtrage particulaire est un ensemble d'algorithmes populaires de type Mont...
International audienceLa résolution de problèmes inverses de grande dimension peut être abordée effi...
Le problème de l'identification de systèmes linéaires variables dans le temps est résolu à l'aide de...
Nous présentons un nouvel algorithme des moindres carrés récursif rapide. Cet algorithme présente un...
Dans ce travail, nous proposons une approche robuste de l'algorithme de moindres carrés rapide multi...
L'application rigoureuse de la méthode du gradient au domaine du filtrage récursif adaptatif est irr...
On présente dans cette communication un algorithme rapide pour le calcul des m coefficients d'un fil...
Dans ce travail, nous proposons une méthode adaptative pour obtenir l'estimateur spectral à minimum ...
Les algorithmes des moindres carrés transversaux rapides numériquement stables (MCRNS) avec des sign...
Dans le but de rejeter le signal ILS (sinusoïdal) du signal ILS brouillé, nous comparons les perform...
Cet article présente une "version rapide" de l'algorithme de KALMAN ainsi que des algorithmes de réa...
Après avoir présenté les différents algorithmes de filtrage en vue de l'amélioration d'images bruité...
Cet article rappelle d'abord l'algorithme des moindres carrés basé sur la décomposition QR. de la ma...
Nous montrons que l'ensemble des algorithmes rapides utilisés pour accélerer les implantations des f...
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