Adaptive Loss-Based Random Fourier Filtering with Complementary Adaptation: Algorithm Design and Performance Analysis

2026-09-30

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AI

DOI：10.1016/j.sigpro.2026.110946

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摘要

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• 提出了一种自适应损失驱动的随机傅里叶滤波方法，用于鲁棒非线性自适应学习。 • 自适应损失驱动的学习在脉冲和非高斯噪声环境下提高了鲁棒性。 • 补偿滤波器自适应提供了一种收敛速度和稳态性能之间的有效折衷。 • 建立了理论稳态性能分析，并通过仿真进行了验证。

Keyword:

Robust adaptive filtering

convex combination

adaptive loss function

non-Gaussian noises

random Fourier features