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Univariate kernel sums correntropy for adaptive filtering

APPLIED ACOUSTICS 2021年 184卷

作者： Nan, Shanghan Qian, Guobing Southwest Univ Coll Elect & Informat Engn Chongqing Key Lab Nonlinear Circuits & Intelligen Chongqing 400715 Peoples R China

In this paper, we focus on a special form of univariate kernel and, by specifying the relationship between its parameters, make its first derivative close to a neat form. By using this kind of univariate kernel sums instead of Gaussian kernel function, we put forward the sum of univariate kernels maximum correntropy criterion (skmcc) on the basis of maximum entropy criterion (MCC) and apply it to adaptive filtering. We study the characteristics of the performance surface of the new algorithm and confirm the theoretical results in the simulation. Its superior performance is proved by comparing with other latest adaptive algorithms. (C) 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.

关键词： Univariate kernel sums Adaptive filtering Correntropy skmcc algorithm

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