Quasi-Newton Least Mean Fourth Adaptive Algorithm, Fachbücher von Umair B. Mansoor

Das Buch "Quasi-Newton Least Mean Fourth Adaptive Algorithm" von Umair B. Mansoor bietet eine umfassende Analyse und Entwicklung eines neuartigen adaptiven Algorithmus, der auf der Quasi-Newton-Methode basiert. Adaptive Filteralgorithmen sind entscheidend für die Verbesserung der Leistung in Bezug auf den stationären Fehler und die Konvergenzgeschwindigkeit, insbesondere in Umgebungen mit Messrauschen. Während der konventionelle Least Mean Square (LMS) Algorithmus aufgrund seiner Einfachheit weit verbreitet ist, bietet der Recursive Least-Squares (RLS) Algorithmus eine schnellere Konvergenz und geringeren stationären Fehler. Dieses Werk konzentriert sich auf die Entwicklung einer Variante des Least-Mean Fourth (LMF) Algorithmus, die in nicht-Gauss'schen Rauschumgebungen eine verbesserte Konvergenzrate aufweist. Die Analyse und der Vergleich mit dem RLS-Algorithmus machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Forscher im Bereich der adaptiven Signalverarbeitung.