[发明专利]一种增广线性模型及其应用方法在审
| 申请号： | 201710575771.7 | 申请日： | 2017-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN107391442A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 陈霸东;秦正达;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司61200 | 代理人： | 安彦彦 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种增广线性模型及其应用方法，在训练阶段，假设有N组训练数据，假设输入数据是L维数据，通过最小二乘算法计算出维纳滤波器参数的最优解，然后计算维纳滤波器的输出，当已知训练阶段的期待数据，通过增广线性模型计算每个数据的瞬时误差，从而得到输入数据和瞬时误差的关系表，对关系表进行量化；在应用阶段中，首先找到与当前测试样本最近的索引以及最近的索引对应的误差，并将该误差作为对当前测试数据瞬时误差的估计，得到当前测试数据瞬时误差值，再根据增广空间线性模型，得到测试数据期待数据的估计值。与非线性滤波器相比，计算复杂度有着明显的优势。与维纳滤波器相比，增广线性滤波器在非线性数据上的性能也获得大幅提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 增广 线性 模型 及其 应用 方法 | ||
【主权项】：
一种增广线性模型，其特征在于，该增广线性模型的定义为d＝wTu+e (1)其中e是增广线性滤波器的瞬时误差，w是线性维纳滤波器的最优解，u是训练数据的输入数据，d是期待输出数据。
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