1) LSL and FTF algorithms
LSL和FTF算法
2) FTF algorithm
FTF算法
1.
The application of multipath FTF algorithm to antijamming of magnetic gradient fuse;
多路FTF算法在磁梯度引信抗干扰中的应用
2.
Nonlinear CDLMS (complex decision-directed LMS),CDRLS (complex decision-directed RLS) and FTF algorithm were applied to the interference suppresser.
将输入噪声抽象为一种窄带干扰 ,从数字信号处理的角度对其采取非线性抑制措施 ,并把非线性的CDLMS ,CDRLS和归一化FTF算法运用到了该干扰抑制器中 ,提高了信号处理的实时性 。
3) LSL interpolator
LSL插值算法
1.
In order to improve the performance of NBI suppression in DSSS,a kind of novel adaptive interpolation algorithms named LSL interpolators based on the method of Least Squares and Lattice structure are proposed.
为了提高直扩系统窄带干扰的抑制性能,提出了一种基于最小二乘准则和格形结构的插值算法——LSL插值算法。
4) LSL predictor
LSL预测算法
5) QRD-LSL interpolator
QRD-LSL插值算法
1.
Because of QR-Decomposition operation instead of inverting the correlation matrix and a novel variable with a small dynamic range, QRD-LSL interpolators outperform LSL predictors and LSL inte.
本文提出了一种基于QR分解技术的最小二乘格形插值算法—QRD-LSL插值算法来抑制直扩系统中的窄带干扰。
6) least-squares lattice
最小格形自适应(LSL)算法
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条