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张小明 2026/1/11 12:04:48
苏州做网站的专业公司,app store怎么调回中文,简洁企业网站,南京网站制作报价用于信号处理的再生核希尔伯特空间模型 1. 引言 在信号处理领域,有一类算法被用于在再生核希尔伯特空间(RKHS)中定义信号模型,这类算法被统称为 RSM。其独特之处在于,它们都在 RKHS 中实现特定的信号模型。这一过程借助了著名的核技巧,该技巧通过将特征空间中的点积替换…用于信号处理的再生核希尔伯特空间模型1. 引言在信号处理领域,有一类算法被用于在再生核希尔伯特空间(RKHS)中定义信号模型,这类算法被统称为 RSM。其独特之处在于,它们都在 RKHS 中实现特定的信号模型。这一过程借助了著名的核技巧,该技巧通过将特征空间中的点积替换为合适的 Mercer 核函数,定义非线性算法,从而避免了线性假设带来的问题。支持向量分类(SVC)算法就是这类方法的典型代表,在信号处理的诸多领域都有广泛应用。非线性支持向量机(SVM)用于数字信号处理(DSP)的算法可以从不同的通用方法中开发出来。这里主要关注一类在 RKHS 中描述时间序列结构信号模型的 SVM - DSP 算法,即 RSM 算法,包括非线性自回归外生(ARX)系统识别、非线性有限脉冲响应(FIR)和 γ - 滤波器结构、阵列处理以及半参数回归(SR)等。2. 再生核希尔伯特空间信号模型2.1 一般信号模型对于离散时间序列 ${y_n}$,其信号模型可表示为 $\hat{y}n = \langle a, v_n\rangle + b$,其中 $a$ 是权重向量,$v_n$ 是每个时间点的向量观测值,$b$ 是偏置项。将权重向量和输入向量转换到 RKHS 后,非线性信号模型可表示为 $\hat{y}_n = \langle w, \phi(v_n)\rangle + b$,其中 $w = \sum{n = 0}^{N}\eta_n\phi(v_n)$,解为 $\hat{y}m = \sum{n = 0}^{N}\eta_n\langle\phi(v_n), \phi(v_m)\rang
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