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• W1966828968 abstract "Two adaptive algorithms based on the conjugate gradient method are presented for finite impulse response (FIR) block adaptive filters. First, the block conjugate gradient (BCG) algorithm is derived from minimization of an estimate of the block mean-square error (BMSE). Using the fast convolution technique, the BCG algorithm is then extended to the frequency-domain BCG (FBCG) algorithm that yields significant computational savings over the BCG algorithm, especially for a large filter-tap order. Through computer simulations, it is shown that although the adaptation accuracy of the BCG or the FBCG is nearly equal to that of the optimum block adaptive (OBA) algorithm, its convergence property is superior to that of the OBA algorithm under any input conditions. Moreover, it is also shown that their convergence rate is as fast as the recursive least-squares (RLS) algorithms for a relatively small eigenvalue spread. Zwei adaptive Algorithmen auf der Basis der “conjugate gradient”-Methode werden für blockadaptive Filter endlicher Impulsantwort (FIR) vorgestellt. Zuerst wird der BCG (block conjugate gradient)-Algorithmus durch Minimierung der Schätzung des BMSE (block mean-square error) abgeleitet. Mittels der schnellen Faltungs-Technik wird der BCG-Algorithmus in den Frequenzbereichs BCG (FBCG)-Algorithmus umgewandelt, der insbesondere bei hohen Filter-Tap Ordnungen zu wesentlichen Rechenzeitersparnissen im Vergleich mit dem BCG-Algorithmus führt. Durch Rechnersimulationen wird gezeigt, daβ obwohl die Genauigkeit des BCG- oder des FBCG-Algorithmus vergleichbar mit dem OBA (optimum block adaptive)-Algorithmus ist, die Konvergenzeigenschaften besser als die des OBA-Algorithmus für beliebige Eingangsbedingungen sind. Auβerdem wird auch gezeigt, daβ für einen relativ kleinen Bereich der Eigenwerte die Konvergenzrate so schnell wie bei dem RLS (recursive least-square)-Algorithmus ist. Nous présentons deux algorithmes adaptatifs basés sur la méthode du gradient conjugué pour des filtres adaptatifs par bloc à réponse impulsionnelle finie (FIR). Tout d'abord, nous dérivons l'algorithme gradient conjugué par bloc (BCG) par minimisation de l'estimée de l'erreur quadratique moyenne par bloc (BMSE). Par utilisation de la technique de convolution rapide, nous étendons ensuite l'algorithme BCG à l'algorithme BCG dans le domaine fréquentiel (FBCG) qui permet des économies de calcul significatives vis-à-vis de l'algorithme BCG, surtout pour des ordres de filtre élevés. A l'aide de simulations sur ordinateur, nous montrons que, bien que la précision d'adaptation du BCG ou du FBCG soit presqu'égale à celle de l'algorithme adaptatif par bloc optimal (OBA), ses propriétés de convergence sont supérieures à celles de l'OBA pour n'importe quelles conditions d'entrée. De plus, nous montrons également que leur taux de convergence est aussi élevé que ceux des algorithmes aux moindres carrés récursifs (RLS) pour une dispersion relativement faible des valeurs propres." @default.
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