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摘要：基于高階累積量（ＨＯＣ）的自適應(yīng)濾波器能夠?yàn)V除高斯噪聲或其它具有對稱概率分布函數(shù)的噪聲，其解法一般采用的是梯度搜索法，但是梯度搜索過程難以避免局部收斂而且計(jì)算復(fù)雜．粒子群優(yōu)化算法（ＰＳＯ）具有算法簡潔，易于實(shí)現(xiàn)，且不需要梯度信息等優(yōu)勢．使用粒子群優(yōu)化算法求解高階累積量自適應(yīng)濾波器系數(shù)優(yōu)化問題，為濾波器參數(shù)的優(yōu)化提供了一種新的思路．仿真結(jié)果表明，使用ＰＳＯ優(yōu)化算法求解自適應(yīng)濾波器系數(shù)能獲得更高的精度．同時(shí)ＰＳＯ算法受系統(tǒng)躍變的影響較小，因此它在求解非平穩(wěn)過程模型系統(tǒng)時(shí)具有一定的優(yōu)勢．
關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法；高階累計(jì)量；自適應(yīng)濾波器
關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法；高階累計(jì)量；自適應(yīng)濾波器
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