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EnglishIn this paper a novel class of nonlinear Hammerstein adaptive filters, consisting of a flexible memory-less function followed by a linear combiner, is presented. The nonlinear function involved in the adaptation process is based on a uniform cubic spline function that can be properly modified during learning. The spline control points are adaptively changed by using gradient-based techniques. This new kind of adaptive function is then applied to the input of a linear adaptive filter and it is used for the identification of Hammerstein-type nonlinear systems. In addition, we derive a simple form of the adaptation algorithm, an upper bound on the choice of the step-size and a lower bound on the excess mean square error in a theoretical manner. Some experimental results are also presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method in the identification of high-order nonlinear systems. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
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| Titolo: | Hammerstein uniform cubic spline adaptive filters: Learning and convergence properties |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2014 |
| Rivista: | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11573/540175 |
| Appartiene alla tipologia: | 01a Articolo in rivista |
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http://hdl.handle.net/11573/540175
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